memeRAG

一个简单的表情包向量库，基于 zhaoolee/ChineseBQB 中的表情包数据，结合阿里巴巴 NLP 的 GME-Qwen2VL 系列多模态大模型进行文本与图像向量检索。

表情包检索直达链接 https://aiban.fun/bqb

memerag/
├── bqb/                             # 表情包图片文件夹（来自 ChineseBQB）  
│── bqb-preview/                     # resized bqb
├── embedding_dicts/                 # GME模型给出的向量 与bqb中文件一一对应
│   └── 2b_embeddings_dict.pt        
│   └── 2b_fused_embeddings_dict.pt  
│   └── 7b_embeddings_dict.pt        
│   └── 7b_fused_embeddings_dict.pt  
├── image/ 
├── config.yaml  
├── demo_api.ipynb                       
├── demo_preview.ipynb               # 用于演示
├── gme_inference.py    
├── main.py                          # 启动
├── README.md                                           
└── requirements.txt
 

安装与运行

0. 下载模型文件： 无需显卡， 32B以上DRAM用7b， 不然用2b

1. 克隆项目代码：

git clone https://github.com/jiz322/memerag.git
cd memerag

2. 创建并激活虚拟环境（可选）：

# Windows PowerShell
python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate

# macOS/Linux
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

3. 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

4. 检查config.yaml配置后，启动服务端：

python main.py