Minima项目安装与配置指南

徐天铭Paxton

于 2025-04-03 10:29:41 发布

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Minima项目安装与配置指南

minima On-premises conversational RAG with configurable containers 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mini/minima

1. 项目基础介绍

Minima是一个开源的本地化对话RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统，它可以在不依赖外部服务的情况下，通过容器化技术运行。该项目支持多种模式，包括完全独立的本地化安装、与ChatGPT集成的自定义GPT查询，以及使用Anthropic Claude应用查询本地文档。Minima的主要编程语言包括Python、TypeScript、JavaScript等。

2. 项目使用的关键技术和框架

容器化技术：使用Docker和docker-compose来管理应用程序的容器化部署。
自然语言处理（NLP）：集成了Sentence Transformer和Ollama等NLP模型进行文本嵌入和语言建模。
向量数据库：使用Qdrant作为向量数据库，存储和检索文本嵌入向量。
深度学习框架：如TensorFlow或PyTorch可能用于模型的训练和推理。
Web框架：使用Electron构建桌面用户界面。

3. 项目安装和配置准备工作

在开始安装Minima之前，请确保您的系统已经安装以下软件和依赖：

Docker：用于容器化部署。
Docker Compose：用于定义和运行多容器Docker应用程序。
Python 3.10或更高版本：用于部分项目组件。
Node.js和npm：用于前端构建和打包。

详细安装步骤

克隆项目仓库

打开终端，使用以下命令克隆Minima项目仓库：
```
git clone https://github.com/dmayboroda/minima.git
cd minima
```
创建.env文件

在项目根目录下创建一个.env文件，并复制env.sample文件中的所有环境变量到.env文件中。
```
cp env.sample .env
```
配置环境变量

根据您的需求编辑.env文件，设置以下变量：
- LOCAL_FILES_PATH：指定索引的根文件夹路径。
- EMBEDDING_MODEL_ID：指定要使用的嵌入模型。
- EMBEDDING_SIZE：定义嵌入维度。
- OLLAMA_MODEL：设置Ollama模型。
- RERANKER_MODEL：指定重排器模型。
- USER_ID和PASSWORD：如果使用ChatGPT集成，需要提供。

启动Minima服务

根据您选择的模式，使用以下命令之一启动Minima服务：

完全本地安装：

docker-compose -f docker-compose-ollama.yml --env-file .env up --build

ChatGPT集成安装：

docker-compose -f docker-compose-chatgpt.yml --env-file .env up --build

MCP集成安装：

docker-compose -f docker-compose-mcp.yml --env-file .env up --build

使用ChatGPT集成

如果您启用了ChatGPT集成，在启动容器后，复制控制台中显示的一次性密码（OTP），并在Minima GPT界面中使用该密码。
启动Minima Electron应用

切换到electron目录，安装Node.js依赖，并启动应用：
```
cd electron
npm install
npm start
```
打开浏览器，访问http://localhost:3000即可使用Minima。