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# snapAna Backend
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基于 FastAPI 的截图分析与分类后端。
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## 安装
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```bash
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cd backend
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python -m venv .venv
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.venv\Scripts\activate # Windows
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pip install -r requirements.txt
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```
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可选依赖：
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- 本地 OCR：安装 [Tesseract OCR](https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki) 并放入 PATH，下载 `chi_sim` 中文语言包。
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- 本地 VLM：安装 [Ollama](https://ollama.com)，拉取 `qwen2.5vl:7b` 等多模态模型。
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## 启动
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```bash
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copy .env.example .env # 按需修改
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python run.py
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```
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默认监听 `http://127.0.0.1:8765`。OpenAPI 在 `/docs`。
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## 数据目录
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- SQLite 主库：`backend/.data/snapana.db`
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- 缩略图缓存：`backend/.data/thumbs/`
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可通过 `.env` 的 `DATA_DIR` 自定义。
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## Provider 配置
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在前端 `设置` 页或通过 `/api/settings/providers/{key}` 接口配置：
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- OCR：`tesseract`（本地）或 `none`（仅靠 VLM 看图）
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- VLM：`openai_compat`，`base_url` 形如：
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- 本地 Ollama：`http://localhost:11434/v1`，model 例如 `qwen2.5vl:7b`
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- 智谱 GLM：`https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4`，model 例如 `glm-4v-flash`
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- MiniMax：`https://api.minimaxi.com/v1`
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- OpenAI：`https://api.openai.com/v1`，model 例如 `gpt-4o-mini`
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