Minima 开源项目教程

Minima 开源项目教程

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

1. 项目介绍

Minima 是一个在本地运行的对话式 RAG（检索增强生成）系统，它支持与 ChatGPT 和 MCP（Anthropic Claude 应用）集成。Minima 可以完全在本地环境中运行，无需依赖外部服务如 ChatGPT 或 Claude。所有神经网络（LLM、重排器、嵌入模型）都在您的云服务器或个人电脑上运行，确保数据的安全性。

Minima 目前支持以下三种模式：

• 独立安装：完全在本地环境以容器方式运行，无外部依赖。
• 自定义 GPT：使用 ChatGPT 应用或网页版查询本地文档。
• Anthropic Claude：使用 Anthropic Claude 应用查询本地文档。

2. 项目快速启动

以下是在本地环境快速启动 Minima 的步骤：

首先，确保您已经安装了 Docker 和 Docker Compose。

1. 克隆项目到本地：

   git clone https://github.com/dmayboroda/minima.git
   cd minima
   

2. 创建 .env 文件，并填入必要的环境变量。参考 env.sample 文件：

   cp env.sample .env
   

3. 根据您选择的模式，运行相应的 Docker Compose 命令：

   • 对于完全本地安装：

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

   • 对于集成 ChatGPT 的安装：

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

   • 对于集成 MCP 的安装：

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

4. 如果您使用了 ChatGPT，启动后会在终端显示一个 OTP，复制这个 OTP 并在 Minima GPT 中使用。

5. 要使用 Minima 的聊天界面，请在浏览器中访问 http://localhost:3000。

3. 应用案例和最佳实践

• 案例一：在企业内部构建知识库问答系统，使用 Minima 的独立安装模式，确保数据不外泄。
• 案例二：在研究环境中，使用自定义 GPT 模式，以便研究人员能够直接在本地文档上进行搜索和问答。
• 最佳实践：为了获得更好的性能和效果，建议根据实际需求调整嵌入模型和重排器模型。

4. 典型生态项目

Minima 可以与以下典型生态项目结合使用：

• Docker：容器化部署，易于管理和扩展。
• Qdrant：用于存储和检索向量嵌入的数据库。
• LangChain：用于构建基于语言模型的应用程序。
• Ollama：提供多种预训练语言模型。

以上就是 Minima 的基本介绍和快速启动指南。希望这个教程能够帮助您更好地了解和使用 Minima 项目。

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