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# Cyrene v2 本地开发依赖（docker compose）
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# 用法：
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# 1) 先停掉之前手动起的容器，避免端口冲突：
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# docker rm -f cyrene-pg # 若有旧的手动容器
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# 2) 启动：
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# docker compose -f docker-compose.dev.yml up -d
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# 3) 验证 pgvector：
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# docker exec cyrene-pg psql -U cyrene -d cyrene_ai \
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# -c "CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector; SELECT extversion FROM pg_extension WHERE extname='vector';"
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#
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# 注：SQLite 为默认内嵌库（文件，不需要容器）；PG+pgvector 为可选增强（向量检索）。
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# 服务 `embedding`（Ollama）为可选：用于真语义嵌入（EMBEDDING_API_URL），不需要就注释掉/不加。
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services:
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# 主数据库：PostgreSQL 16 + pgvector（向量索引走这里）
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pg:
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image: pgvector/pgvector:pg16
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container_name: cyrene-pg
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environment:
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POSTGRES_USER: cyrene # 该用户会在镜像里被创建为 superuser（本地开发方便建 vector 扩展）
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POSTGRES_PASSWORD: cyrene_pass
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POSTGRES_DB: cyrene_ai
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ports:
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- "5432:5432"
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volumes:
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- pgdata:/var/lib/postgresql/data
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healthcheck:
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test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U cyrene -d cyrene_ai"]
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interval: 5s
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timeout: 3s
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retries: 12
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# 可选：本地 embedding（真语义向量）。用 Ollama 跑 bge-m3。
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# 启用后需拉模型：docker exec -it cyrene-embedding ollama pull bge-m3
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# 并让 .env 指到它：EMBEDDING_API_URL=http://localhost:11434/v1, EMBEDDING_MODEL=bge-m3
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embedding:
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image: ollama/ollama:latest
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container_name: cyrene-embedding
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profiles: ["embedding"] # 默认不启动；需要时 `docker compose --profile embedding up -d`
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ports:
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- "11434:11434"
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volumes:
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- ollama:/root/.ollama
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volumes:
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pgdata:
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ollama:
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