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2.4 KiB
Docker
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Docker
FROM python:3.11-slim
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WORKDIR /app
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# 非敏感环境变量（固化在镜像中，无需通过 .env 配置）
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ENV PYTHONPATH=/app
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# llama.cpp 服务配置（本地部署标准端口）
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ENV VLLM_BASE_URL=http://host.docker.internal:18000/v1
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ENV LLAMACPP_EMBEDDING_URL=http://host.docker.internal:18001/v1
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# Mem0 记忆层配置
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ENV QDRANT_COLLECTION_NAME=mem0_user_memories
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# 应用行为配置（可通过 .env 覆盖）
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ENV MEMORY_SUMMARIZE_INTERVAL=10
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ENV ENABLE_GRAPH_TRACE=false
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# unstructured 库 spaCy 模型配置
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ENV UNSTRUCTURED_LANGUAGE=eng
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ENV SPACY_MODEL=en_core_web_sm
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# 日志配置
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ENV LOG_LEVEL=WARNING
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ENV DEBUG=false
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# 安装依赖
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# 复制本地模型文件到镜像
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COPY docker/models/*.whl /tmp/models/
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# 安装
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RUN pip install --no-cache-dir /tmp/models/*.whl && \
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rm -rf /tmp/models
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# 设置 pip 国内镜像源
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RUN pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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# 复制 requirement 并安装（增加超时时间）
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COPY requirement.txt .
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RUN pip install --no-cache-dir --default-timeout=300 -r requirement.txt
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# 预下载 spaCy 语言模型（避免容器启动时重复下载）
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RUN pip install --no-cache-dir spacy && \
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python -m spacy download en_core_web_sm && \
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python -m spacy download zh_core_web_sm
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# 复制项目代码 (只复制必需的文件夹，避免依赖被忽略的目录)
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COPY rag_core/ ./rag_core/
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COPY app/ ./app/
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COPY frontend/ ./frontend/
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COPY scripts/ ./scripts/
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# 暴露端口
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EXPOSE 8083
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# 启动命令
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CMD ["python", "app/backend.py"] |