AI/ragflow
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README_ja.md
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@ -194,9 +194,9 @@
> $ docker-compose up -d
> ```
## 🪛 Build the Docker image without embedding models
## 🪛 ソースコードでDockerイメージを作成（埋め込みモデルなし）
This image is approximately 1 GB in size and relies on external LLM and embedding services.
この Docker イメージのサイズは約 1GB で、外部の大モデルと埋め込みサービスに依存しています。
```bash
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
@ -206,9 +206,9 @@ python3 download_deps.py
docker build -f Dockerfile.slim -t infiniflow/ragflow:dev-slim .
```
## 🪚 Build the Docker image including embedding models
## 🪚 ソースコードをコンパイルしたDockerイメージ（埋め込みモデルを含む）
This image includes embedding models and is approximately 9 GB in size, and so relies on external LLM services only.
この Docker のサイズは約 9GB で、埋め込みモデルを含むため、外部の大モデルサービスのみが必要です。
```bash
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
@ -218,14 +218,14 @@ python3 download_deps.py
docker build -f Dockerfile -t infiniflow/ragflow:dev .
```
## 🔨 Launch service from source for development
## 🔨 ソースコードからサービスを起動する方法
1. Install Poetry, or skip this step if it is already installed:
1. Poetry をインストールする。すでにインストールされている場合は、このステップをスキップしてください:
```bash
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
```
2. Clone the source code and install Python dependencies:
2. ソースコードをクローンし、Python の依存関係をインストールする:
```bash
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow/
@ -233,42 +233,42 @@ docker build -f Dockerfile -t infiniflow/ragflow:dev .
~/.local/bin/poetry install --sync --no-root # install RAGFlow dependent python modules
```
3. Launch the dependent services (MinIO, Elasticsearch, Redis, and MySQL) using Docker Compose:
3. Docker Compose を使用して依存サービス（MinIO、Elasticsearch、Redis、MySQL）を起動する:
```bash
docker compose -f docker/docker-compose-base.yml up -d
```
Add the following line to `/etc/hosts` to resolve all hosts specified in **docker/service_conf.yaml** to `127.0.0.1`:
`/etc/hosts` に以下の行を追加して、**docker/service_conf.yaml** に指定されたすべてのホストを `127.0.0.1` に解決します:
```
127.0.0.1 es01 mysql minio redis
```
In **docker/service_conf.yaml**, update mysql port to `5455` and es port to `1200`, as specified in **docker/.env**.
**docker/service_conf.yaml** で mysql のポートを `5455` に、es のポートを `1200` に更新します（**docker/.env** に指定された通り）.
4. If you cannot access HuggingFace, set the `HF_ENDPOINT` environment variable to use a mirror site:
4. HuggingFace にアクセスできない場合は、`HF_ENDPOINT` 環境変数を設定してミラーサイトを使用してください:
```bash
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
```
5. Launch backend service:
5. バックエンドサービスを起動する:
```bash
source .venv/bin/activate
export PYTHONPATH=$(pwd)
bash docker/launch_backend_service.sh
```
6. Install frontend dependencies:
6. フロントエンドの依存関係をインストールする:
```bash
cd web
npm install --force
```
7. Configure frontend to update `proxy.target` in **.umirc.ts** to `http://127.0.0.1:9380`:
8. Launch frontend service:
7. フロントエンドを設定し、**.umirc.ts** の `proxy.target` を `http://127.0.0.1:9380` に更新します:
8. フロントエンドサービスを起動する:
```bash
npm run dev
```
_The following output confirms a successful launch of the system:_
_以下の画面で、システムが正常に起動したことを示します:_
![](https://github.com/user-attachments/assets/0daf462c-a24d-4496-a66f-92533534e187)