MemeMeow 是一个基于自然语言的表情包检索工具。它能让你通过描述想要的场景或心情，快速找到合适的表情包（无需记住具体的文件名或标签）。
Caution
本项目返回的表情包结果均由 AI 理解和生成，与开发者本人观点无关。
- 🤖 自然语言检索: 采用 Embedding 模型，实现 Q&A 式的检索，能够根据你的描述（如“表达无奈”）找到匹配的图片。
- 🧠 自动化语境理解: 内置 OpenCode Agent，当你上传图片时，Agent 会对图片进行结构化分析、生成语境和描述。
- 👁️ 视觉近邻搜索: 支持本地 DINOv2 视觉模型，实现图片之间的相似度搜索。
- 📦 容器部署: 提供 Vue 3 Web 界面和统一的 API，服务可通过 Docker Compose 启动。
- ⚡ 任务调度: 内置受控并发队列，支持长任务异步处理（如批量图片导入、后台模型推理），支持单机部署。
预计将于九月底开放。
系统的主要检索页面，支持通过自然语言查找目标图片。
- 语义检索：支持输入日常场景描述（如：“表达无奈”、“早上打工人”），系统通过 Embedding 机制检索匹配的图片，不需要依赖确切的文件名或固定的标签。
- 点击图片自动复制到剪贴板，用于在其他应用中粘贴使用。
- 详情与预览：点击图片卡片，可查看后台 Agent 提取的图片描述和语境信息；点击卡片上的放大镜图标可全屏预览原图。
用于浏览、筛选和管理已上传的表情包文件。
- 浏览与过滤：支持分页查看系统内的所有图片资源，并提供文本过滤功能以定位特定图片。
- 处理状态显示：图片卡片上会显示各项后台任务（如：视觉向量化、元数据提取、文本特征提取）的状态图标，用于区分该阶段的处理是成功还是失败。
- 批量操作与合集 (Collections)：支持多选图片，将其打包加入“合集包”，用于后续的统一管理或导出。
- 任务重试：当部分图片在后台处理环节（如调用大模型分析）失败时，可选中这些图片并点击“重试”按钮，将其重新加入任务队列。
将本地的新表情包文件上传至系统并触发后台分析。
- 上传方式：支持以下三种文件导入方式：
- 拖拽上传：将单张图片或多张图片拖入虚线区域。
- 剪贴板上传：在页面中使用快捷键（如
Ctrl+V或Cmd+V）直接粘贴剪贴板中的图片。 - 点击上传：点击区域打开文件选择器选择本地文件。
- 处理选项设置：在确认提交前，可配置后台 Agent 对这批图片的分析规则：
- 反向搜索策略：设置在遇到较难理解的图片时，是否允许 Agent 使用谷歌进行联网以图搜图，从而获取图片的来源和背景信息。
- 自动命名：选择是否允许 AI 根据图片内容生成新的文件名。
- 上传队列：页面下方会显示当前批次文件的上传进度，并支持对上传失败的单个文件进行重试。
查看和管理后台异步执行的长时任务记录。
- 任务状态：上传图片后的语境理解、合集的导入等操作会在后台生成任务记录。页面会定期刷新并显示当前任务处于排队中、运行中、成功或失败状态。
- 分类与筛选：支持按照“任务类型”和“执行状态”对任务列表进行过滤。
- 任务详情：点击具体的任务列表项，会从侧边展开“任务抽屉”，展示任务执行的详细步骤和报错日志。
- 中断重试：针对执行失败的任务，可在任务详情页点击重试按钮，系统会尝试从发生错误的环节继续执行。
本项目依赖容器化环境进行隔离与部署，请确保机器已安装 Docker Engine 与 Compose v2 插件。
git clone https://github.com/MemeMeow-Studio/MemeMeow.git
cd MemeMeow
# 如果你没有安装 uv，也可以直接复制 .env.example 并手动编辑:
# cp .env.example .env
uv run python -m scripts.sync_env执行完毕后，请编辑项目目录下的 .env 文件，填写必要的模型配置（特别是 MEMEMEOW_OPENCODE_BASE_URL 与 MEMEMEOW_OPENCODE_API_KEY，用于 Agent 处理图片语境）。
./start.sh start该命令会启动 PostgreSQL（附带 pgvector）、代理执行器 (Agent Executor)、视觉服务以及后端 API 容器。
服务启动成功后，浏览器访问 http://127.0.0.1:8275/ 即可看到前端界面。
需要下载官方 DINOv2 权重：
mkdir -p data/models
curl -L --fail --output data/models/dinov2_vitb14_pretrain.pth \
https://dl.fbaipublicfiles.com/dinov2/dinov2_vitb14/dinov2_vitb14_pretrain.pth下载完成后，若环境配置无误，容器内部会自动挂载并启动服务。
./start.sh status # 查看运行状态
./start.sh logs # 查看所有服务的日志
./start.sh logs mememeow -f # 持续跟踪主后端的日志
./start.sh stop # 安全停止服务（不会丢失数据）MemeMeow 本质是一个 API 驱动的服务。如果你是开发者，可以直接调用 POST /search 进行跨应用整合，只要不涉及后台管理，相关检索 API 可供调用。
- Endpoint:
POST http://localhost:8275/search - JSON 请求示例:
{"query": "无奈叹气", "n_results": 5, "llm_enhance": false} - JSON 响应示例:
{"results":["/media/uuid-1", "/media/uuid-2"]}
官方MemeMeow API正在开发。同时，我们欢迎相关使用需求的讨论。您可以提出issue或加入Q群交流。
基于 MemeMeow 衍生出的社区项目：
| 应用 | 作者 | GitHub | 链接 |
|---|---|---|---|
| VVQuest网页端 | VVQuest | 链接 | |
| VVQuestiOS捷径 | TomSmith163 | 链接 | |
| HakuBot().vv() 命令 | apple_catwaii | ||
| VVQuest油猴脚本 | DanielZhangyc | vvquest-tampermonkey-extension | greasyfork |
| Yunzai-Bot 插件 | TomyJan | TomyJan/Yunzai-TomyJan-Plugin |
本项目采用 MIT 开源协议。
(注：迁移前的 Streamlit 旧版本已归档至 legacy/streamlit-v1/，不再参与当前版本的构建与测试)
