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使用http ppt skill生成演示文稿

安装Skill

在你常用工具中输入”安装html ppt skill ，参考链接：https://github.com/lewislulu/html-ppt-skill“

生成演示文稿

在文件的工作目录下，使用以下提示词生成演示文稿

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根据xxx文件，使用html ppt skill生成一个xxx类型演示文稿。

## 要求：

1. 同时提供深色（xxx主题名称）和深色（xxx主题名称）主题
2. 将生成的或依赖的本地css/图片/js等文件复制和html文件同级目录下`./assets `目录下
3. 屏幕比例要求16:10，分辨率不低于1920×1200
4. 提供演讲者视图，提供简版提示词
5. 演示文稿提供如下功能及按键：

| 按键         | 功能                                                    |
|--------------|---------------------------------------------------------|
| `← →` / 滑动 | 翻页                                                    |
| `T`          | 切换深色 / 浅色主题                                     |
| `+` / `−`    | 增大 / 减小正文字号（80%–130%，`0` 复位，刷新保留）         |
| `S`          | 演讲者模式（当前页 / 下一页 / 提词稿 / 计时器四卡片窗口） |
| `F`          | 全屏                                                    |
| `O`          | 幻灯片总览网格                                          |
| `N`          | 快速备注抽屉                                            |
| `#/N`        | URL 深链到第 N 页                                       |

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在WSL上部署langchain-chatchat

安装Python

Langchain Chatchat目前只支持Python 3.11版本。需要确保操作系统的Python 版本是3.11。当前我是用的是OpenEuler 24.03 WSL，默认支持的Python是3.11版本，直接安装Python即可。如果使用的是Ubuntu 24.04或者其他版本需要确保安装Python版本是3.11，如果不是求助豆包或者DeepSeek。安装好Python后可以通过python -V 查询Python版本。创建并激活虚拟Python环境

大模型各种软件依赖比较多，版本也不一致。最好把不同软件部署在不同的虚拟化环境中。

  1. 执行如下命令创建虚拟化环境：python -m venv reg_env 即可创建一个reg_env虚拟环境，在ubuntu系统下该命令可能执行失败，如果执行失败按系统提示安装虚拟环境创建的命令再执行上述命令。上述命令执行成功后后会在工作目录创建一个reg_env目录，目录中就是虚拟换机各种软件资源。
  2. 执行如下命令激活虚拟环境：source ./reg_env/bin/activate 即可激活当前虚拟环境。虚拟环境激活成功以后会在命令行提示符增加(rag_env)信息。

安装langchain-chatchat

安装方式一

执行如下命令安装chatchat：pip install langchain-chatchat -U -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/。

[!Notes]
上述命令会默认安装langchain-chatchat和依赖的包。某些依赖包版本升级后可能存在兼容性的问题。比如：chatchat当前支持httpx 0.27.x版本，上述命令默认安装了0.28.x版本，httx 0.28.x版本会出现一个proxies参数错误的问题。需要重新手工安装httpx版本，具体执行如下命令：pip install httpx==0.27.2 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

安装方式二

在网上搜索chatchat 按照的requirements.txt，可以执行如下命令安装：pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

上述的requirements.txt 可以通过已经部署好的环境通过如下命令导出：python freeze > requirements.txt

配置chatchat环境

关闭SSL鉴权

为避免调用大模型错误，需要关闭chatchat SSL。进入到安装好chatchat的的虚拟化环境目录./rag_env/lib/python3.11/site-packages/requests，编辑session.py文件，将517行的 verify=None，改成verify=False。

配置模型参数

  1. 首先要执行 chatchat init 初始化运行环境，此时会在工作目录下生成一些测试数据和默认配置文件。
  2. 在model_settings.yaml 文件中配置模型LLM模型和Embedding模型。以硅基流动的Qwen3模型为例，可以在https://siliconflow.cn/models 查询模型信息：
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DEFAULT_LLM_MODEL: Qwen/Qwen3-32B
DEFAULT_EMBEDDING_MODEL: Qwen/Qwen3-Embedding-4B

# 部分内容省略，MODEL_PLATFORMS增加如下信息
# MODEL_PLATFORMS:

  - platform_name: siliconflow
    platfrom_type: openai
    api_base_url: https://api.siliconflow.cn/v1
    api_key: api_key
    api_proxy: 
    api_concurrencies: 5
    auto_detect_model: false
    llm_models:
      - Qwen/Qwen3-32B
    embed_models:
      - Qwen/Qwen3-Embedding-4B
    text2image_models: []
    image2text_models: []
    rerank_models: []
    speech2text_models: []
    text2speech_models: []

# 以下省略

配置基础配置参数

  1. 配置服务器地址在 basic_settings.yaml 中可以设置访问chatchat的IP地址和端口。默认WEBUI_SERVER配置的host ip地址 0.0.0.0地址，可以将此地址改成wsl的虚拟ip地址方便从Windows系统中点击链接访问（可选）。

注意：不要修改API_SERVER的host地址，由于chatchat默认的知识库也部署在wsl里，如果修改此地址会导致chatchat无法通过本机地址访问知识库，如果需要对外提供支持库地址则修改public_host地址即可（暂未测试）。

  1. 配置知识库存储路径
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KB_ROOT_PATH: /工作目录/data/knowledge_base
DB_ROOT_PATH: /工作目录/data/knowledge_base/info.db

启动chatchat环境

  1. 执行 chatcaht kb -r 初始化知识库，在执行此命令之前可以删除一些测试文件，加速知识库的生成过程。具体数据在./data/knowledge_base/samples/content/ 目录下。
  2. 执行 chatchat start -a 启动chatchat。当启动完成以后就可以在Windows上通过wsl的虚拟ip地址访问chatchat了。
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在WSL上部署Dify

安装准备

Dify安装部署依赖Docker和Docker Compose。安装Dify前需要先在WSL openEuler 24.03上安装好上述Docker软件。配置Docker需要的内核参数，开启IP转发与桥接功能

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# 配置内核参数

sudo tee /etc/sysctl.d/docker.conf << EOF
net.ipv4.ip_forward = 1
net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1
EOF

# 生效参数
sudo sysctl --system

安装Docker依赖的工具

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# 安装 dnf 相关的工具包（openEuler 使用 dnf 作为包管理器）
sudo dnf install -y dnf-utils dnf-plugins-core
# 安装设备映射和 LVM2 工具
sudo dnf install -y device-mapper-persistent-data lvm2
# 安装其他可能需要的工具
sudo dnf install -y curl wget git vim

执行sysctl -a | grep ip_forward验证内核参数是否生效。如果有提示net.ipv4.ip_forward = 1则已经生效。添加Docker源

由于docker源国内访问很慢，我们可以直接添加docker的国内镜像源。

sudo yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

使用如下命令修改源配置中的操作系统版本信息以适配openEuler 24.03

sudo sed -i 's/$releasever/8/g' /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo

这个参数$releasever 在openEuler里面是24.03 LTS，因此执行安装命令过程中无法从docker源中找到软件，上述命令版本替换成8（对应CentOS 8版本）。

安装Docker软件

  1. 安装docker软件

sudo dnf install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io

  1. 验证安装结果
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# 启动Docker服务并设置开机自启
sudo systemctl start docker 
sudo systemctl enable docker 
# 验证Docker服务状态 
sudo systemctl status docker 
# 将当前用户加入docker组（避免每次sudo） 
sudo usermod -aG docker $USER 
# 重新登录生效后验证Docker版本 
docker --version

安装Docker Compose

  1. 下载并安装
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# 下载Docker Compose二进制文件
sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/v5.1.2/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose 
# 赋予执行权限
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose 
# 创建符号链接 
sudo ln -s /usr/local/bin/docker-compose /usr/bin/docker-compose 
# 验证安装 
docker-compose --version

其中第一步也可以直接从https://github.com/docker/compose/releases下载最新的Linux x86_64版本的。

  1. 配置用户权限
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# 避免频繁使用
sudo sudo groupadd docker
sudo usermod -aG docker $USER 
# 重新登录生效
newgrp docker 
# 验证非特权用户操作
docker ps

  1. 配置docker hub国内镜像

编辑/etc/docker/daemon.json，配置docker hub的镜像地址：

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{
  "registry-mirrors": [
    "https://docker.xuanyuan.me",
    "https://docker.1ms.run",
    "https://docker.m.daocloud.io"
  ]
}

注意：上述的镜像可能失效，需要查询最新可用的镜像。如果不配置国内镜像或者国内镜像不可用会导致后续安装Dify失败。保存后需要重启docker 服务 sudo systemctl restart docker。

安装Dify

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git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify
cp .env.example .env
docker-compose up -d

第一步也可以从github网站上手工下载最新的dify release版本，再解压缩。.env 文件是配置文件，Dify主要配置参数都可以再这里修改。第一次启动Dify时会从docker hub上拉取依赖的镜像。因此需要与配置好docker hub国内镜像源。第一次安装时建议先不使用-d 参数，方便观察启动信息。

在Windows 浏览器中输入http://wsl虚拟ip/install，如果可以访问Dify即安装成功。其中wsl虚拟ip地址可以在wsl 中用过ifconfig | grep 172查询，对应eth0虚拟网卡的地址。

配置Dify

Dify主要的配置都在.env文件。可以通过编辑 .env文件，配置Dify。几个推荐修改配置如下：

  1. PIP国内镜像PIP_MIRROR_URL=https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple。配置此镜像的目的是因为Dify插件都是python包形式组织。安装插件即安装对应的python软件包。

  2. 配置插件初始化时间
    PLUGIN_PYTHON_ENV_INIT_TIMEOUT=600 # 默认是120秒，当安装比较大的插件是和容易超时，可以配置成600秒；

  3. 配置WEB UI端口

EXPOSE_NGINX_PORT=5080 # 默认是80端口，可能会和Windows上服务端口冲突，修改成其他端口。

注意：Dify启动、配置的其他问题都可以将错误直接丢给DeepSeek询问如何解决。比自己搜索快很多：）。

启动停止Dify

进入到Dify安装的目录中执行以下命令启动/停止Dify：

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docker-compose up -d # 启动Dify
docker-compose down # 停止Dify

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