快速上手
从零开始，5 分钟内启动 mindvaults 并完成第一次 RAG 问答。
前置条件：已安装 Docker Desktop 或 Docker Engine 20.10+，确保至少 4GB 可用内存。
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克隆项目并启动服务
git clone https://github.com/sqking-coke/mindvaults.git cd mindvaults # 轻量模式：LLM/Embedding 走云端 API（推荐新手） docker compose up -d # 全栈模式：启动 Ollama 本地推理 docker compose --profile full up -d
首次启动需拉取镜像，约 3-5 分钟。启动后访问 http://localhost:3000。
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配置 LLM / Embedding Provider
进入控制台左侧边栏 → 点击齿轮图标 → 在「系统配置」中设置：
| 模式 | LLM Provider | Base URL |
|---|---|---|
| 本地 Ollama | ollama | http://localhost:11434 |
| DeepSeek | openai | https://api.deepseek.com/v1 |
| OpenAI | openai | https://api.openai.com/v1 |
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创建知识库 & 上传文档
点击左侧「知识中心」→ 点击「新建知识库」→ 拖拽或点击上传 PDF、Markdown、Word 或 TXT 文件。 系统自动完成解析 → 切片 → 向量化 → 入库，大型文件可能需要几秒到几十秒。
💡 提示：支持同时选择多个文件批量上传。文档解析进度在「运维管理」页面可实时查看。
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开始提问
返回「对话沙盒」，在底部输入框输入你的问题。系统自动执行意图识别 → 向量检索 → 片段匹配 → LLM 生成， 返回带引用溯源的答案。每个断言都标注了来源文档、页码和相似度评分。