moogle 的安装和配置教程
2025-05-22 09:35:24作者:史锋燃Gardner
1. 项目基础介绍
moogle 是一个开源的教育性搜索引擎项目,旨在模拟早期2000年代的网络架构,提供一个包含网页抓取、索引和查询功能的简化搜索引擎。该项目可以帮助理解搜索引擎的工作原理和背后的技术。
主要编程语言包括:Go、Python、PHP 和其他一些辅助性语言如 HTML/CSS/JS。
2. 项目使用的关键技术和框架
- Redis:作为内存数据存储和消息代理,用于暂存数据和任务队列。
- MongoDB:一个可扩展的NoSQL数据库,用于存储索引数据。
- Docker:用于服务的容器化,简化部署和服务管理。
- Go:用于构建高性能的网页爬虫和页面排名计算服务。
- Python:用于索引器、图片索引器、反向链接处理和TF-IDF计算。
- PHP(结合Laravel):用于查询引擎,处理用户的搜索请求。
- HTML/CSS/JS:用于构建客户端网页界面。
3. 安装和配置准备工作
在开始安装前,请确保您的系统中已安装以下软件:
- Git:用于克隆项目代码。
- Docker:用于运行容器化的服务。
- Docker Compose:用于定义和运行多容器Docker应用程序。
详细安装步骤
-
克隆项目仓库到本地:
git clone https://github.com/IonelPopJara/moogle.git -
进入项目目录:
cd moogle -
根据每个服务的 README 文件,安装相应的依赖和配置环境。
-
使用 Docker Compose 启动所有服务:
在项目根目录下,创建一个
docker-compose.yml文件,根据项目的服务定义所有服务。version: '3' services: # 在这里定义每个服务,参考各服务的 README 文件然后运行以下命令启动服务:
docker-compose up -d -
根据项目文档,执行任何必要的初始化和配置步骤。
-
运行项目提供的脚本或命令以启动爬虫、索引器等。
-
通过浏览器访问客户端界面,开始使用 moogle 进行搜索。
请确保在每一步骤中都仔细阅读和遵循项目的 README 文件和相关文档,以完成正确的安装和配置。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
671
155
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.83 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322