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GPT Researcher 的win docker安装攻略

2025/12/14 9:56:24 来源:https://blog.csdn.net/weixin_43818488/article/details/146528902  浏览:    关键词:GPT Researcher 的win docker安装攻略

github网址是:https://github.com/assafelovic/gpt-researcher
因为docker安装方法不够清晰,因此写一个使用方法

以下是针对 Windows 系统 使用 Docker 运行 AI-Researcher 项目的 详细分步指南


步骤 1:安装 Docker

  1. 下载 Docker Desktop
    访问 Docker 官网 下载 Windows 版安装包。
  2. 安装并启动 Docker
    • 双击安装包,按默认选项完成安装。
    • 安装完成后,启动 Docker Desktop。首次启动会提示启用 WSL2,点击确认。
    • 等待 Docker 图标在任务栏显示为绿色(表示已运行)。

!!! 安装前需要增加一些代理,因为docker国内不能访问

打开设置——docker engine ,增加代码

  "registry-mirrors": ["https://docker.1panel.live","https://hub.rat.dev"]

步骤 2:配置环境变量文件(.env

  1. 克隆 .env.example 文件

    • 在项目根目录(含 docker-compose.yml 的文件夹)中,找到 .env.example 文件。
    • 复制此文件,右键 → 复制 → 粘贴到同一目录。
    • 将粘贴后的副本重命名为 .env(删除 .example 后缀)。
  2. 编辑 .env 文件

    • 右键 → 用记事本或 VS Code 打开 .env 文件。
    • 填写你的 API 密钥(如 OpenAI、Google 等):
      OPENAI_API_KEY=你的OpenAI_API密钥
      GOOGLE_API_KEY=你的Google_API密钥
      ...
      
    • 保存文件(确保文件名是 .env,不是 .env.txt)。

    注意

    • 如果文件名显示为 .env.txt,需在文件资源管理器开启“显示文件扩展名”后重命名。
      (方法:资源管理器 → 查看 → 勾选“文件扩展名”)

步骤 3:调整 docker-compose.yml 文件

  1. 用文本编辑器打开 docker-compose.yml

    • 右键文件 → 用 VS Code 或记事本打开。
  2. 注释不需要的服务

    • 找到 services 下的服务(如 celeryredis 等),修改ports
  gptr-nextjs:pull_policy: buildimage: gptresearcher/gptr-nextjsstdin_open: trueenvironment:CHOKIDAR_USEPOLLING: "true"LOGGING_LEVEL: INFONEXT_PUBLIC_GA_MEASUREMENT_ID: ${NEXT_PUBLIC_GA_MEASUREMENT_ID}NEXT_PUBLIC_GPTR_API_URL: ${NEXT_PUBLIC_GPTR_API_URL}build:dockerfile: Dockerfile.devcontext: frontend/nextjsvolumes:- /app/node_modules- ./frontend/nextjs:/app- ./outputs:/app/outputsrestart: alwaysports:- 3333:3000
  • 保存文件。

步骤 4:启动 Docker 容器

  1. 打开终端(PowerShell 或 CMD)

    • 在项目根目录的地址栏输入 cmdpowershell,回车打开命令行。
  2. 运行 Docker 命令

    docker compose up --build
    
    • 如果报错,尝试:
      docker-compose up --build  # 旧版本 Docker 可能需要此写法
      

    过程说明

    • --build 会重新构建镜像(首次运行或代码修改后需要)。
    • 等待下载镜像和构建完成(首次可能较久,依赖网络速度)。

步骤 5:访问应用

  1. 访问 React 前端
    构建完成后,在浏览器输入:

    http://localhost:3333
    
  2. 访问 Python 后端 API
    后端服务运行在:

    http://localhost:8000
    

完整流程总结

  1. 安装 Docker Desktop → 启动并确认运行状态。
  2. 复制 .env.example → 重命名 .env → 填写 API 密钥。
  3. 编辑 docker-compose.yml → 注释不需要的服务。
  4. 在项目目录打开终端 → 运行 docker compose up --build
  5. 访问 http://localhost:3000 使用应用。

如有其他问题,可提供错误截图或日志进一步排查! 🚀

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