Petit test de Swirl-AI (https://
Sa mise en place n'est pas aussi "simple" que fait paraitre la doc ( page utile: https://
Du coup petit memento, tout d'abord l'installation :
```
# Setup
mkdir -p swirlai && cd swirlai && \
curl https://
# Change IP if use VPS
sed -i "s/SQL_HOST=localhost/127.0.0.1/g" .env && sed -i "s/localhost/$(curl ifconfig.me)/g" .env && echo http://
# Set your GPT API KEY
sed -i 's/GPT_KEY_HERE/REPLACEME/g' .env
```
Puis on le lance:
```
# Run
docker compose -p swirlai up -d && docker compose logs -f app | grep -w --line-buffered -m 1 "Listening on TCP address 0.0.0.0:8000" && echo "OK, Swirl is Up ! on :8000"
```
Et là, c'est le drame, impossible de se connecter et moteur vide... voici comment faire
```
# Création du compte admin ( admin/password n'existe plus dans les dernière version par défaut )
docker compose exec -it app bash .... puis...
python manage.py createsuperuser --email admin@admin.com --username admin
# On rajoute les PSE de base
python swirl_load.py SearchProviders/google_pse.json -u admin -p admin
```
Et enfin, on peut se connecter http://
Puis rien d'autre que ça?
En fait, il suffit de voir dans le dossier https://
```
python swirl_load.py SearchProviders/internet_archive.json -u admin -p admin
```
Puis, on va l'activer, pour cela, on va sur la liste des search_provider de la page d'admin: http://
Bon nombre d'autres PSE, sont à customiser dans la partie admin, comme celui de ChatGPT qui nécessite de re-saisir son API_KEY, et surtout on peut créer ses propres PSE.
En connecteur, il y a de quoi faire même s'il manque mySQL et postgreSQL !! Ce qui est un vrai no-go de mon côté, surtout que c'est quand même un peu trop difficile d'accès pour un profane niveau UX, dommage :
- ChatGPT Query String
- HTTP/GET returning JSON
- HTTP/POST returning JSON
- Elasticsearch Query String
- OpenSearch Query String
- Google BigQuery
- Sqlite3
- M365 Outlook Messages
- M365 One Drive
- M365 Outlook Calendar
- M365 SharePoint Sites
- Microsoft Teams
- MongoDB
- Oracle
- Snowflake
- PineconeDB
- SnowflakeAI
Voilà il ne reste plus qu'à clean… le test est fini.
```
# Clean
docker-compose -p swirlai down --volumes
```