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。
Milvus 是一款面向大规模非结构化数据的高性能向量数据库,擅长相似度检索与 AI 检索增强。本文将介绍如何通过 Docker Compose 快速部署 openEuler 构建的 openeuler/milvus,轻松搭建可自托管的向量检索节点,适合 RAG、图像检索、推荐召回与多模态检索等场景。
做推荐、风控、组织架构或运维资产盘点时,数据往往不是「一张宽表」就能说清:用户关注过哪些商品、设备挂在哪台机柜、服务依赖哪些上游、知识库里实体之间差几跳——这些都是多跳关系。用 MySQL / PostgreSQL 硬拼 JOIN,查询难写、改一次业务就要改一串表;排查时还要在代码、Wiki、Excel 之间对账,关系一复杂就容易漏边。
POWERRAG Community Edition是一款基于RAGFlow构建的开源项目,采用Apache License 2.0许可协议。该项目在保留RAGFlow核心能力和接口兼容性的基础上,扩展了文档处理、结构化信息提取、效果评估及反馈机制等功能,旨在为大型语言模型(LLM)应用提供更全面的集成数据服务引擎。
这是一篇专门写给编程新手的微服务部署全流程教程,不用纠结复杂概念,不用怕踩网络或环境坑。我们从Docker环境一键搭建开始,用轩辕镜像解决国内拉取镜像慢的问题,避开OpenJDK弃用的雷区,全程手把手带你完成「本地调试→服务器部署」,哪怕是2核4G的低配服务器,也能顺利跑通包含MySQL、Redis、Nacos和4个电商场景业务服务的微服务项目。
本文介绍开源下一代RAG系统RAGFlow的特点(检索增强生成、插件化设计等),详解其Docker部署前的软硬件准备、环境参数设置、镜像下载(含版本选择)、容器启动(含仓库克隆原因)、配置文件说明、搜索引擎切换及常见问题排查,助用户完成部署。