
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句话即可:
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。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。
vald-agent-ngt 是 Vald 项目中 vald-agent-ngt 组件的 Docker 镜像。该镜像作为 Vald 向量搜索引擎的核心组件,主要负责以下功能:
vald-agent-sidecar 组件,仅在 Kubernetes 集群中支持)| 架构 | 支持状态 | 特殊要求 |
|---|---|---|
| linux/amd64 | ✅ 支持 | CPU 需支持 AVX2 或 AVX512 指令集 |
| linux/arm64 | ✅ 支持 | ⚠️ 不支持在 M1/M2 芯片的 Mac 设备上运行 |
vald-agent-ngt 适用于以下场景:
需配合 Vald 集群其他组件(如协调器、网关等)使用,具体部署流程参考 Vald 官方快速开始文档。
通过 Kubernetes 部署独立的 vald-agent-ngt 实例,参考 Kubernetes 独立部署教程。
基本运行命令
bashdocker run -d \ --name vald-agent-ngt \ -p 8080:8080 \ # HTTP 端口 -p 50051:50051 \ # gRPC 端口 -v /path/to/local/data:/var/vald/data \ # 挂载数据存储目录 -v /path/to/config.yaml:/etc/vald/agent.yaml \ # 挂载配置文件 vdaas/vald-agent-ngt:latest
关键配置说明
-v 挂载宿主机目录至容器内 /var/vald/data,确保索引数据持久化| 标签 | linux/amd64 | linux/arm64 | 说明 |
|---|---|---|---|
| latest | ✅ | ✅ | 对应 https://github.com/vdaas/vald 仓库的最新发布版本 |
| nightly | ✅ | ✅ | 基于 https://github.com/vdaas/vald 主分支每日构建 |
| vX.Y.Z | ✅ | ✅ | 对应 https://github.com/vdaas/vald 的 vX.Y.Z 发布版本 |
| pr-XXX | ✅ | ❌ | 基于 https://github.com/vdaas/vald 第 XXX 号 PR 构建 |
vald-agent-ngt 的核心配置通过配置文件(如 agent.yaml)定义,主要配置项包括:
index.dimension,定义向量的维度大小(如 512、1024)index.type,指定 NGT 索引类型(如 hnsw、rand)storage.type,指定存储类型(memory、disk、external 等)search.epsilon(搜索精度参数)、search.probe(探测点数量)等详细配置参数及默认值参考 Vald 组件文档。
该镜像的 Dockerfile 源码可在 https://github.com/vdaas/vald/blob/main/dockers/agent/core/ngt/Dockerfile 查看。
Vald 是一个分布式高性能向量搜索引擎,专为大规模向量数据的高效存储和检索设计。更多信息请参考:
如有问题或需求,可通过以下渠道获取支持:
本产品基于 Apache License v2.0 许可协议,详情参见 https://github.com/vdaas/vald/blob/main/LICENSE%E3%80%82
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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