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- 后端：文本/转写后 AI 生成改为独立任务，避免断连取消整轮；按需 TTS 等与 WS 改动 - 前端：RealtimeSession 重绑 UI 时恢复流式 buffer；列表 onPressIn/挂载预热、已有会话立即 push - 同步会话相关类型、i18n、测试与 env/资源等累计改动 Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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# Life Echo 本地开发环境配置
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本文档介绍如何在本地配置和运行 Life Echo 服务，支持异步 LLM 调用、Redis 会话存储和 Celery 后台任务。
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## 架构概述
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┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
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│ FastAPI API │────▶│ Redis │◀────│ Celery Worker │
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│ (WebSocket) │ │ (会话 + 队列) │ │ (后台任务) │
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└─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘
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│ │
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│ ┌─────────────────┐ │
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└─────────────▶│ PostgreSQL │◀─────────────┘
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│ (持久化存储) │
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└─────────────────┘
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```
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## 前置要求
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- Python 3.10+
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- Docker 和 Docker Compose（用于 Redis）
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- 有效的 LLM API Key（DeepSeek 或兼容 OpenAI 的服务）
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## 快速开始
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### 1. 启动 PostgreSQL / Redis
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使用开发用 Docker Compose 一键启动数据库与缓存：
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```bash
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cd api
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docker compose -f docker-compose.dev.yml up -d
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```
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开发 compose 使用 **固定的** 本机映射（与 `api/.env.example` 一致，避免与本机默认 5432 / 6379 抢占）：
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- PostgreSQL：`127.0.0.1:48291` → 容器内 `5432`
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- Redis：`127.0.0.1:48307` → 容器内 `6379`
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验证 Redis 是否运行：
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```bash
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docker exec life-echo-redis-dev redis-cli ping
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# 应该返回 PONG
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```
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### 2. 配置环境变量
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创建或编辑 `.env` 文件：
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```bash
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cp .env.example .env # 如果有示例文件
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```
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配置以下环境变量：
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```env
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# LLM 配置（DeepSeek）
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DEEPSEEK_API_KEY=your_api_key_here
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DEEPSEEK_MODEL=deepseek-chat
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DEEPSEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com
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# 或者使用通用 LLM 配置
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# LLM_API_KEY=your_api_key
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# LLM_MODEL=gpt-4
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# LLM_BASE_URL=https://api.openai.com
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# Redis 配置（宿主 48307，见 docker-compose.dev.yml）
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REDIS_URL=redis://localhost:48307/0
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REDIS_SESSION_TTL=86400 # 会话过期时间（秒），默认 24 小时
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# 数据库配置（宿主 48291，见 docker-compose.dev.yml）
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DATABASE_URL=postgresql://postgres:postgres@localhost:48291/life_echo
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# JWT 配置
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SECRET_KEY=your-secret-key-change-in-production
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ALGORITHM=HS256
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ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES=120
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```
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### 3. 安装依赖
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```bash
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cd api
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uv sync
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```
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### 4. 数据库迁移（首次或 schema 变更后）
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```bash
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cd api
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uv run alembic upgrade head
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```
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> 数据库 schema 由 Alembic 管理，不再在应用启动时自动建表。新库或 schema 变更后需执行上述命令。
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### 5. 启动 FastAPI 服务
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```bash
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cd api
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uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
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```
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### 6. 启动 Celery Worker
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在另一个终端窗口：
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```bash
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cd api
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celery -A tasks.celery_app worker --loglevel=info --concurrency=2
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```
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## 服务说明
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### FastAPI API (端口 8000)
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- 主 API 服务，处理 HTTP 和 WebSocket 请求
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- 对话的实时响应通过异步 LLM 调用生成
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- 会话历史存储在 Redis 中
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### Redis（容器内 6379 → 宿主 48307，见 docker-compose.dev.yml）
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- 存储对话会话历史（支持多实例部署）
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- 作为 Celery 的消息队列
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- 会话数据自动过期（默认 24 小时）
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### Celery Worker
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- 处理回忆录生成等后台任务
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- 支持任务重试和失败恢复
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- 可以水平扩展
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## 生产环境部署
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### 使用 Docker Compose 一键部署
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```bash
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cd api
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# 创建生产环境配置
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cp .env .env.prod
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# 编辑 .env.prod 配置生产环境变量
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# 启动所有服务
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docker compose up -d
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# 查看日志
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docker compose logs -f
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# 停止服务
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docker compose down
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```
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### 服务扩展
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扩展 Celery Worker 以处理更多并发任务：
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```bash
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# 启动额外的 worker
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docker compose up -d --scale celery-worker=3
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```
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### 监控（可选）
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启用 Flower 监控面板：
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1. 编辑 `docker-compose.yml`，取消 `flower` 服务的注释
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2. 重启服务：`docker compose up -d`
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3. 访问 http://localhost:5555 查看 Celery 任务监控
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## 常见问题
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### Redis 连接失败
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Redis 连接失败: Error connecting to redis://localhost:48307/0
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**解决方法**：
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1. 确认 Redis 容器正在运行：`docker ps | grep redis`
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2. 检查 `REDIS_URL` 是否为 `redis://localhost:48307/0`（或与 `docker-compose.dev.yml` 中映射一致）
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3. 如果在 Docker 内运行 API，使用 `redis://redis:6379/0`
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### Celery 任务不执行
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**解决方法**：
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1. 确认 Celery Worker 正在运行
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2. 检查 Redis 连接是否正常
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3. 查看 Celery 日志：`celery -A tasks.celery_app worker --loglevel=debug`
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### LLM 调用超时
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**解决方法**：
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1. 检查网络连接
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2. 确认 API Key 有效
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3. 考虑增加超时时间或切换到更快的模型
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## 性能优化建议
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### 支持几百用户
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1. **Redis 集群**：对于高并发场景，考虑使用 Redis 集群
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2. **数据库**：使用 PostgreSQL，按负载调整连接池与实例
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3. **Celery Worker**：根据负载增加 Worker 数量
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4. **API 实例**：使用负载均衡器部署多个 API 实例
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### 配置建议
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```env
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# Redis 最大内存（防止 OOM）
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# 在 docker-compose.yml 中配置：--maxmemory 512mb
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# Celery 并发数（根据 CPU 核心数调整）
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# 在启动命令中配置：--concurrency=4
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# 会话 TTL（根据业务需求调整）
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REDIS_SESSION_TTL=86400
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## API 端点
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- `GET /` - API 信息
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- `GET /health` - 健康检查
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- `WS /ws/conversation/{conversation_id}?token=xxx` - WebSocket 对话
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- `POST /api/auth/register` - 用户注册
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- `POST /api/auth/login` - 用户登录
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- `GET /api/conversations/{id}` - 获取对话详情
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- `GET /api/chapters` - 获取章节列表
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- `GET /api/books` - 获取书籍列表
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## 开发提示
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### 测试 WebSocket 连接
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```python
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import asyncio
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import websockets
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import json
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async def test():
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uri = "ws://localhost:8000/ws/conversation/test-123?token=YOUR_TOKEN"
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async with websockets.connect(uri) as ws:
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# 发送消息
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await ws.send(json.dumps({
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"type": "text",
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"data": {"text": "你好，我想聊聊我的童年"}
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}))
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# 接收响应
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response = await ws.recv()
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print(response)
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asyncio.run(test())
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```
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### 手动触发 Celery 任务
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```python
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from app.tasks.memoir_tasks import process_memoir_phase1
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# 同步调用（测试）
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result = process_memoir_phase1.delay("user_id", ["segment_id_1", "segment_id_2"])
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print(result.get(timeout=60))
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```
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