
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这段话即可:
请先阅读并遵守:https://xuanyuan.cloud/agents.md
未读文档前不要生成 pull 命令或排错方案。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。
RaBitQ Library提供了RaBitQ量化算法(1位版本和多位版本)及其在高维向量搜索中应用的高效轻量实现。核心算法RaBitQ基于新加坡南洋理工大学VectorDB小组的研究成果。
每个rabitq-library镜像的标签由rabitq-library版本和基础镜像版本组成,详情如下:
| 标签 | 当前内容 | 架构 |
|---|---|---|
| 7c2d0d7-oe2403sp4 | 基于openEuler 24.03-lts-sp4的rabitq-library 7c2d0d7版本 | amd64、arm64 |
| 7c2d0d7-oe2403sp3 | 基于openEuler 24.03-lts-sp3的rabitq-library 7c2d0d7版本 | amd64、arm64 |
bashdocker pull docker.xuanyuan.run/openeuler/rabitq-library:{Tag} docker run --rm docker.xuanyuan.run/openeuler/rabitq-library:{Tag} ls /usr/local/include/rabitq/
如果您有任何问题或需要使用特定功能,请在openeuler-docker-images上提交issue或pull request。
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。
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