EverMemOS Docker 运行环境搭建指南
📋 概述
EverMemOS 是一个基于 Docker 容器化技术的一键部署系统,提供完整的依赖服务(MongoDB、Elasticsearch、Milvus、Redis)环境。
🎯 环境要求
- Docker: 20.10+
- Docker Compose: 2.20+
- 操作系统: Linux/macOS/Windows WSL2
- 内存: 至少 8GB RAM
- 磁盘空间: 至少 20GB 可用空间
🚀 快速开始
步骤 1:克隆仓库
bash
git clone https://github.com/EverMind-AI/EverMemOS.git
cd EverMemOS
步骤 2:启动 Docker 服务
bash
docker-compose up -d
步骤 3:验证服务状态
bash
docker-compose ps
预期输出:
NAME COMMAND SERVICE STATUS PORTS
evermemos-mongodb "docker-entrypoint.s..." mongodb running 0.0.0.0:27017->27017/tcp
evermemos-elastic "/bin/tini -- /usr/l..." elasticsearch running 0.0.0.0:19200->9200/tcp
evermemos-milvus "/tini -- milvus run..." milvus running 0.0.0.0:19530->19530/tcp
evermemos-redis "docker-entrypoint.s..." redis running 0.0.0.0:6379->6379/tcp
步骤 4:安装 uv 包管理器
bash
# Linux/macOS
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# Windows (PowerShell)
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
步骤 5:安装项目依赖
bash
uv sync
步骤 6:配置环境变量
bash
# 复制环境变量模板
cp env.template .env
# 编辑配置文件(使用您喜欢的编辑器)
nano .env # 或 vim、code、notepad 等
⚙️ 关键配置项说明
必需配置
-
LLM_API_KEY
- 用途:记忆提取的 LLM API 密钥
- 支持:OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic 等
-
VECTORIZE_API_KEY
- 用途:向量化服务 API 密钥(DeepInfra)
- 功能:Embedding 生成和 Rerank 排序
可选配置
LOG_LEVEL: 日志级别(DEBUG/INFO/WARNING/ERROR)STORAGE_PATH: 本地存储路径CACHE_TTL: Redis 缓存过期时间
📊 服务详情
| 服务 | 主机端口 | 容器端口 | 用途 | 管理界面 |
|---|---|---|---|---|
| MongoDB | 27017 | 27017 | 主数据库,存储记忆单元和用户配置 | 无GUI |
| Elasticsearch | 19200 | 9200 | 关键词搜索引擎(BM25算法) | http://localhost:19200 |
| Milvus | 19530 | 19530 | 向量数据库,用于语义检索 | http://localhost:9091 |
| Redis | 6379 | 6379 | 缓存服务,提升系统性能 | 无GUI |