在 Windows 从源码快速本地部署¶

这条路径在 Windows 上从源码运行后端和前端，Python 与 Node.js/npm 使用官方发布包安装。这里仅用 Docker 运行 Neo4j，因为应用需要带 APOC 和 Graph Data Science 的 Neo4j。

如果你想在源码树上开发，或者不想让应用本身跑在 Docker 里，可以走这条路径。如果只是想尽快把应用跑起来，改用 使用 Docker 最快本地部署 会更简单——只需要 Docker，在 Windows、macOS 和 Linux 上步骤完全一样。

1. 安装前置依赖¶

先安装：

• Python 3.11 或更新版本，使用官方 Python Windows 安装包。
• Node.js，使用官方 Node.js 发布包。npm 随 Node.js 一起安装。
• Git for Windows。
• Docker Desktop，这里只用于 Neo4j 依赖容器。

安装 Python 或 Node 后重启 PowerShell，让 python、node 和 npm 进入 PATH。

检查：

python --version
node --version
npm --version
docker --version

2. 获取源码¶

git clone https://github.com/firefox2100/world-simulation-engine.git
cd world-simulation-engine

3. 创建本地 .env¶

复制 .env.example 到 .env，然后把 Neo4j URI 改成适合宿主机运行后端的值：

Copy-Item .env.example .env
notepad .env

使用这个本地值：

WSE_NEO4J_URI=bolt://localhost:7687
WSE_NEO4J_USERNAME=neo4j
WSE_NEO4J_PASSWORD=password
WSE_DATA_FOLDER=data/storage

任何非本地使用前都应修改密码。如果这里修改了密码，也要同步修改 docker-compose.dependencies.yml 中的 NEO4J_AUTH。

4. 启动 Neo4j¶

docker compose -f docker-compose.dependencies.yml up -d

Neo4j Browser 在 http://localhost:7474。后端使用 localhost:7687 的 Bolt 连接。

5. 安装并启动后端¶

创建虚拟环境并安装应用。可以只安装需要的提供商 extras，也可以用 all-llm 安装所有支持的 chat/embedding 集成。

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install -e ".[all-llm]"
uvicorn world_simulation_engine.app:app --host 127.0.0.1 --port 9797 --reload

后端 API 文档应可在 http://127.0.0.1:9797/docs 打开。

6. 安装并启动前端¶

打开第二个 PowerShell 窗口：

cd world-simulation-engine\frontend
npm install
npm run dev

Vite 会打印前端 URL，通常是 http://localhost:5173。

7. 第一次检查¶

打开前端，进入 Configurations。至少创建：

1. 一个提供商连接，例如 Ollama 或 OpenAI。
2. 一个使用该连接的 LLM 配置。
3. 一个使用支持 embedding 的提供商的 embedding 配置。

下一步见创建第一个世界并启动模拟。