docmag

Búsqueda fácil

Faciles Bundles de búsqueda Elasticsearch y DocIndex para hacer que la búsqueda entre documentos sea simple y eficiente.

Requisitos

Por lo general, no querrá construir y ejecutar DocMag localmente, en su lugar, es mejor ejecutar el contenedor Docker publicado en: https://hub.docker.com/r/deckergo/docmagui/

Para ejecutar los contenedores necesarios para la búsqueda fácil, tiene tres opciones recomendadas:

1. Ejecutar en un solo servidor con Docker Compose
2. Instalación dentro de un clúster usando Kubernetes y Helm
3. Instalación en un dispositivo NAS Synology

Consulte los documentos/ directorio para obtener instrucciones sobre la instalación y configuración en estas plataformas.

Uso de Docindex para indexar archivos

El DocidX Daemon indexa los archivos dentro de Elasticsearch y los prepara para la pantalla: este es el proceso que alimenta a DOCMAG. Más información está disponible en https://github.com/deckergo/docidx

Construyendo y probando localmente

La construcción de la aplicación y su infraestructura necesaria localmente se realiza con Maven y docker-compose .

Para componer los contenedores necesarios y configurar los índices de ElasticSearch:

 mvn install
export DOCUMENT_HOST_DIR=/mnt/documents && docker-compose -f docker-compose.yml -f docker-compose-devel.yml up -d
cd es/
./configure.sh

La instancia de desarrollo de la configuración de composición expondrá Elasticsearch, Spring Boot y Kibana a puertos locales, así que no use esto en una configuración de producción.

Esto debería construir y ejecutar los contenedores necesarios, luego comenzar a indexar documentos desde el directorio especificado como DOCUMENT_HOST_DIR . Para apagar y eliminar los metadatos de Elasticsearch generados a partir de estos contenedores, ejecute:

 export DOCUMENT_HOST_DIR=/mnt/documents && docker-compose -f docker-compose.yml -f docker-compose-devel.yml down -v

Buscando y consultando documentos

Para buscar dentro de sus documentos, vea las miniaturas y abra el documento completo Navegue a http://localhost:1080 . Esto debería llevarlo a la interfaz de búsqueda principal, que realizará una búsqueda de texto completa en sus documentos indexados.