⚠️ 使用限制

1. 本项目采用 Apache-2.0 许可证 + 附加条款 双重授权。
2. 任何商业用途必须事先获得书面授权；
3. 使用本代码发表科研论文者，必须将四位核心 Contributor 列为作者（详见 ADDITIONAL_TERMS.md）。

EchoMap

环境配置

前端环境

cd frontend npm install

docker环境

下载 docker

https://www.docker.com/

添加环境(可能不一样)

$env:Path += ";C:\Program Files\Docker\Docker\resources\bin"

运行 pgvector 官方镜像

docker run -d --name echomap-db -e POSTGRES_USER=postgres -e POSTGRES_PASSWORD=postgres -e POSTGRES_DB=echomap -p 5432:5432 postgis/postgis:16-3.4

进入容器

docker exec -it echomap-db psql -U postgres -d echomap

-- 开启 PostGIS (镜像通常已开启，但确认一下) CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS postgis; -- 开启 Vector (如果镜像里没有，这一步会报错) CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;

简单的解决方案

1. 删除旧容器（如果有） docker rm -f echomap-db

2. 运行 pgvector 官方镜像 docker run -d --name echomap-db -e POSTGRES_USER=postgres -e POSTGRES_PASSWORD=postgres -e POSTGRES_DB=echomap -p 5432:5432 pgvector/pgvector:pg16

3. 进入容器安装 PostGIS (这一步需要容器内有网络) docker exec -u 0 -it echomap-db bash -c "apt-get update && apt-get install -y postgis postgresql-16-postgis-3"

4. 登录数据库开启扩展 docker exec -it echomap-db psql -U postgres -d echomap -c "CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS postgis;" docker exec -it echomap-db psql -U postgres -d echomap -c "CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;"

后端环境

运行 pip install -r .\backend\requirements.txt 安装依赖

云端模型部署

租用一个云端GPU服务器，此处以AutoDL 4090 为例

1. 配置环境变量 pip install -r .\docs\requirements.txt
2. 下载模型 python daownload.py
3. 运行 python server.py 开始模型推理，并将api暴露给6006端口，然后在autodl控制台"自定义服务"中查看6006对应的链接，即为API URL

数据初始化 (重要)

为了启用语义搜索和时空共鸣功能，需要初始化数据库并生成演示向量数据。

1. 导入基础数据

使用数据库管理工具（如 DBeaver, pgAdmin）或命令行，运行 SQL.txt 中的 SQL 语句。这将插入 100 条分布在全国各地的合成音频数据。

2. 生成 Embedding 向量

由于合成数据默认没有向量信息（无法被搜索到），需要运行初始化脚本来调用 AI 模型生成向量。

1. 确保后端环境已配置好 EMBEDDING_API_KEY (在 backend/app/services/audio_service.py 或环境变量中)。
2. 在项目根目录下运行：

   python -m backend.init_embeddings

运行项目

启动后端

uvicorn backend.app.main:app --reload

启动前端

cd frontend npm run dev