プロジェクトの展開には、段階的に環境設定を完了させることが必要であり、主なプロセスは以下の通りである：
プレ・ポジショニング
- 基本環境：Python 3.8以上、Node.js、Redis、PostgreSQL
- APIキー：必須ジェミニAPIキー(Google AI Studio経由で入手）、オプションのLangSmithデバッグキー
インストール手順
- クローン倉庫::
git clone https://github.com/google-gemini/gemini-fullstack-langgraph-quickstart.git - キーの設定バックエンドのディレクトリに.envファイルを作成し、APIキーを書き込む。
- 依存関係のインストール::
- リアエンド：
pip install . - フロントエンド
npm install
- リアエンド：
運営プログラム
- 開発モデル::
npm run devフロントエンドとバックエンドの同時起動 - Dockerのデプロイメントdocker-compose でコンテナ化されたサービスを構築する up
特記事項：データ永続化機能を使用する場合は、事前に.envファイルにPostgreSQL接続文字列を設定する必要があります。
この答えは記事から得たものである。Gemini Fullstack LangGraph: GeminiとLangGraphをベースとした知的研究用フルスタックアプリケーションについて
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