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。
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。
实现商品个性化推荐,提升用户购物体验与转化率。
为新闻、视频、文章等内容提供精准推荐,增加用户粘性。
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。
bashdocker 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
yamlversion: '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:
| 环境变量名称 | 描述 | 默认值 |
|---|---|---|
API_PORT | 服务API端口 | 8080 |
DATABASE_URL | 数据库连接URL(支持SQLite、PostgreSQL等) | sqlite:///data/db.sqlite |
RAG_MODEL_PATH | RAG使用的语言模型路径 | /models/default |
RECOMMENDATION_ALGORITHM | 推荐算法类型(如collaborative、content、hybrid) | hybrid |
LOG_LEVEL | 日志级别(DEBUG/INFO/WARN/ERROR) | INFO |
CORS_ALLOWED_ORIGINS | 允许跨域请求的源 | * |
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。
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。



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免费版仅支持 Docker Hub 加速,不承诺可用性和速度;专业版支持更多镜像源,保证可用性和稳定速度,提供优先客服响应。
免费版仅支持 docker.io;专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。
当返回 402 Payment Required 错误时,表示流量已耗尽,需要充值流量包以恢复服务。
通常由 Docker 版本过低导致,需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。
先检查 Docker 版本,版本过低则升级;版本正常则验证镜像信息是否正确。
使用 docker tag 命令为镜像打上新标签,去掉域名前缀,使镜像名称更简洁。
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