
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。
vector-transport-service 是一款开源工具,主要功能为移动向量数据和非结构化数据。作为 Docker 镜像提供,它支持便捷部署与跨环境运行,适用于需要在不同系统或存储间迁移、同步向量数据(如嵌入向量)和非结构化数据(如文档、图像、音频等)的场景。
通过 docker run 命令快速启动容器,基本格式如下:
bashdocker run -d \ --name vector-transport-service \ -e SOURCE_URI="<源数据地址>" \ -e TARGET_URI="<目标数据地址>" \ -e DATA_TYPE="<数据类型>" \ vector-transport-service:latest
参数说明
SOURCE_URI:源数据地址(必填),格式根据数据源类型确定(如 milvus://host:port/collection、s3://bucket/path 等)TARGET_URI:目标数据地址(必填),格式与源地址类似DATA_TYPE:数据类型(可选,默认同时处理向量和非结构化数据),可选值:vector(仅向量数据)、unstructured(仅非结构化数据)、all(全部数据)创建 docker-compose.yml 文件,定义服务配置:
yamlversion: '3.8' services: vector-transport: image: vector-transport-service:latest container_name: vector-transport-service environment: - SOURCE_URI="milvus://source-milvus:19530/my_collection" - TARGET_URI="s3://my-bucket/vector-backup" - DATA_TYPE="vector" restart: unless-stopped
启动服务:
bashdocker-compose up -d
| 参数名 | 类型 | 是否必填 | 描述 | 示例值 |
|---|---|---|---|---|
SOURCE_URI | string | 是 | 源数据的访问地址,需包含协议、主机、路径等必要信息 | weaviate://weaviate-host:8080/my_class |
TARGET_URI | string | 是 | 目标数据的写入地址,格式需与目标存储系统匹配 | local:///data/backup |
DATA_TYPE | string | 否 | 指定处理的数据类型,默认值为 all | unstructured |
LOG_LEVEL | string | 否 | 日志级别,可选值:debug、info、warn、error,默认 info | debug |
BATCH_SIZE | int | 否 | 批量处理数据大小,默认值 1000 | 500 |
注意:具体支持的
SOURCE_URI和TARGET_URI协议格式需参考官方文档,不同版本可能支持不同的存储系统适配。
通过 Docker 日志命令查看服务运行状态:
bashdocker logs -f vector-transport-service
BATCH_SIZE 参数优化性能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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