DOCKER学习待回答的问题!

本文深入探讨了Docker与LXC的区别,解释了Docker背后的原理,并提供了从CentOS到Ubuntu等多个Linux发行版中安装与使用的实践指南。

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1. DOCKER与LXC的区别?
2. LXC的概念?[url]http://baike.baidu.com/link?url=IfWsf-rMu1C3ICI_yKWjuZ995uyilH3B3EgNjTeu0se2mXckuheWWnw2lH27U7EtflYAlqXrJMlcZDWRTlgXbK[/url]
3. DOCKER背后的技术原理?
4. 轻量虚拟化的相关技术和开源项目?
5. DOCKER的原理和实战?结合BAE!
5. DOCKER是什么?
docker是2013/2014最火的开源项目;
轻量虚拟化技术的完整解决方案;
DOTClound公司
GITHUB GO语言的排名,


http://www.linuxidc.com/Linux/2016-01/127999.htm


Docker安装应用(CentOS 6.5_x64) http://www.linuxidc.com/Linux/2014-07/104595.htm

Ubuntu 14.04安装Docker http://www.linuxidc.com/linux/2014-08/105656.htm

Ubuntu使用VNC运行基于Docker的桌面系统 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-08/121170.htm

阿里云CentOS 6.5 模板上安装 Docker http://www.linuxidc.com/Linux/2014-11/109107.htm

Ubuntu 15.04下安装Docker http://www.linuxidc.com/Linux/2015-07/120444.htm

在Ubuntu Trusty 14.04 (LTS) (64-bit)安装Docker http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/108184.htm

在 Ubuntu 15.04 上如何安装Docker及基本用法 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-09/122885.htm

Docker 的详细介绍:请点这里
Docker 的下载地址:请点这里
### 使用 RAGFlow 实现本地知识库问答 为了实现基于本地知识库的问答功能,RAGFlow 提供了一套完整的解决方案。在 Docker 环境下安装 RagFlow 后,通过 `host.docker.internal:11434` 可访问本地部署的服务[^1]。 #### 配置模型与服务连接 确保 RagFlow 正确配置以连接到本地部署的知识库服务地址。这涉及到修改配置文件中的 API 请求路径,使其指向正确的主机和服务端口: ```yaml api_url: http://host.docker.internal:11434/api/v1/query ``` 此设置允许 RagFlow 发送查询请求至指定的 Ollama 服务器实例。 #### 数据准备与索引构建 对于要用于问答的数据集,需先将其处理成适合检索的形式并建立索引。通常包括如下操作: - 文本预处理:清洗、分词等; - 创建向量表示:利用编码器将文档转换为稠密向量; - 构建倒排表或其他高效查找结构; 这些准备工作完成后,数据会被加载入内存或存储介质中待查。 #### 查询流程说明 当用户提交一个问题时,系统会经历以下几个阶段来获取答案: - **问题理解**:解析自然语言输入,提取关键意图和实体信息。 - **相似度匹配**:计算问题描述同已有知识点之间的语义距离,挑选最接近的结果集合。 - **答案生成**:依据匹配得分最高的几项记录合成最终回复内容,并返回给前端展示。 整个过程依赖于预先训练好的机器学习模型以及精心设计的信息检索算法共同完成。 ```python from ragflow import QueryProcessor, DocumentRetriever, AnswerGenerator processor = QueryProcessor() retriever = DocumentRetriever(api_endpoint="http://host.docker.internal:11434/api/v1/retrieve") generator = AnswerGenerator() def get_answer(question_text): processed_query = processor.process(query=question_text) retrieved_docs = retriever.search(query_vector=processed_query.embedding) answer = generator.generate(contexts=retrieved_docs[:5]) return answer ``` 上述代码片段展示了如何集成各个组件形成一个完整的问答流水线。
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