trieve/server

镜像概述

该Docker镜像提供一站式解决方案，集成搜索、推荐和检索增强生成（RAG）功能，旨在简化智能信息检索与推荐系统的构建过程。通过整合多种核心能力，用户无需单独部署多个服务即可实现高效的搜索、个性化推荐及基于知识库的智能问答功能。

核心功能与特性

多模态搜索能力

• 支持文本搜索、向量搜索等多种检索方式
• 内置索引优化，提升搜索效率
• 支持自定义分词与过滤规则

灵活的推荐引擎

• 集成协同过滤、内容推荐等多种算法
• 支持实时推荐与批量推荐模式
• 可自定义推荐权重与策略

RAG功能集成

• 无缝连接外部知识库（如文档、数据库）
• 支持主流大语言模型对接（如GPT、LLaMA等）
• 自动检索相关知识并生成精准回答

易于部署与扩展

• 轻量级设计，资源占用低
• 支持水平扩展，满足高并发场景
• 提供RESTful API，便于与现有系统集成

使用场景与适用范围

企业知识库问答系统

快速构建基于企业内部文档的智能问答平台，支持员工高效检索信息。

电商平台商品推荐

实现商品个性化推荐，提升用户购物体验与转化率。

内容平台个性化推荐

为新闻、视频、文章等内容提供精准推荐，增加用户粘性。

智能客服系统

结合RAG与推荐功能，为用户提供基于知识库的智能回复与相关问题推荐。

使用方法与配置说明

基本使用

Docker Run 命令

bash
docker run -d -p 8080:8080 --name search-recommendation-rag \
  -e API_PORT=8080 \
  -e DATABASE_URL=sqlite:///data/db.sqlite \
  -v ./data:/app/data \
  [镜像名称]:latest

Docker Compose 配置示例

yaml
version: '3'
services:
  search-recommendation-rag:
    image: [镜像名称]:latest
    ports:
      - "8080:8080"
    environment:
      - API_PORT=8080
      - DATABASE_URL=postgresql://user:password@db:5432/rag_db
      - RAG_MODEL_PATH=/models/llama-2-7b
      - RECOMMENDATION_ALGORITHM=hybrid
    volumes:
      - ./data:/app/data
      - ./models:/models
    depends_on:
      - db
  db:
    image: postgres:14
    environment:
      - POSTGRES_USER=user
      - POSTGRES_PASSWORD=password
      - POSTGRES_DB=rag_db
    volumes:
      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data

volumes:
  postgres_data:

环境变量说明

数据持久化

通过挂载/app/data目录可持久化存储索引数据、推荐模型参数及日志文件，避免容器重启后数据丢失。

API 接口说明

服务启动后，可通过http://localhost:8080访问API，主要接口包括：

• POST /search: 执行搜索请求，参数包含query（搜索词）、type（搜索类型：text/vector）
• POST /recommend: 获取推荐结果，参数包含user_id、item_type（商品/内容类型）
• POST /rag/query: 执行RAG查询，参数包含question（问题）、knowledge_base（知识库名称）

详细API文档可访问http://localhost:8080/docs查看。