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4.3 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，可通过 .env 覆盖）
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ENV PYTHONPATH=/app
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# llama.cpp 服务配置（Docker 部署标准端口映射）
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# 主 LLM 服务 - Docker host 端口 18000
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ENV VLLM_BASE_URL=http://host.docker.internal:18000/v1
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# Embedding 服务 - Docker host 端口 18001
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ENV LLAMACPP_EMBEDDING_URL=http://host.docker.internal:18001/v1
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# Reranker 服务 - Docker host 端口 18002
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ENV LLAMACPP_RERANKER_URL=http://host.docker.internal:18002/v1
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# 数据库 & 向量库配置（非敏感部分）
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# PostgreSQL（敏感信息通过 .env 注入）
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ENV DB_HOST=115.190.121.151
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ENV DB_PORT=5432
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ENV DB_USER=postgres
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ENV DB_NAME=langgraph_db
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# Qdrant（敏感信息通过 .env 注入）
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ENV QDRANT_URL=http://115.190.121.151:6333
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ENV QDRANT_COLLECTION_NAME=mem0_user_memories
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# RAG 索引构建配置（非敏感）
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ENV RAG_COLLECTION_NAME=rag_documents
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ENV RAG_CHUNK_SIZE=500
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ENV RAG_CHUNK_OVERLAP=50
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ENV RAG_PARENT_CHUNK_SIZE=1000
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ENV RAG_CHILD_CHUNK_SIZE=200
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ENV RAG_PARENT_CHUNK_OVERLAP=100
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ENV RAG_CHILD_CHUNK_OVERLAP=20
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ENV RAG_STRATEGY=parent-child
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ENV RAG_STORAGE_TYPE=postgres
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# 应用行为配置
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ENV BACKEND_PORT=8079
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ENV MEMORY_SUMMARIZE_INTERVAL=10
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ENV ENABLE_GRAPH_TRACE=false
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# 稀疏模型配置
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ENV SPARSE_MODEL_PATH=/app/models/sparse
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ENV SPARSE_MODEL_NAME=Qdrant/bm25
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ENV FASTEMBED_CACHE_PATH=/app/fastembed_cache
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# 日志配置（生产环境默认值）
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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（如果有）
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# 注意：docker/models/ 目录需要在构建上下文中存在
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COPY docker/models/ /tmp/models/
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# 安装本地模型 wheel（如果有 .whl 文件）
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RUN find /tmp/models -name "*.whl" -type f 2>/dev/null | head -1 | xargs -r pip install --no-cache-dir && \
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rm -rf /tmp/models/*.whl # 只删除 wheel，保留 fastembed_cache
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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 backend/requirements.txt .
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RUN pip install --no-cache-dir --default-timeout=300 -r requirements.txt
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# 复制预下载的BM25模型缓存（FastEmbed）
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# 注意：模型在 docker/models/fastembed_cache 里
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COPY docker/models/fastembed_cache /app/fastembed_cache
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# 复制项目代码（保持 backend 目录结构，适配绝对导入 from backend.app.xxx）
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COPY backend /app/backend
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# 暴露端口
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EXPOSE 8079
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# 启动命令
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CMD ["python", "-m", "backend.app.backend"]
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