ragflow连ollama时出现的Bug

ragflow和ollama连接后，已经添加了两个模型但是ragflow仍然一直warn：Please add both embedding model and LLM in Settings ＞ Model providers firstly.这里可能是我一开始拉取的镜像容器太小，容不下当前添加的模型，导致无法去设置模型，进行后续操作

后面拉了docker-compose-CN-oc9.yml后，发现可以显示出下面的界面：但是卡了，重新配一遍

左边栏中的系统应该是当前运行的容器

只要是ragflow没有完全部署好都会出现网络异常，好家伙回去重新配ragflow

更换镜像容器-------记录

首先，修改.env文件的配置

我需要内置embedding模型的镜像，所以需要将RAGFLOW_IMAGE 变量修改为： RAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:v0.13.0（当前改的这个）。修改后，再运行上面的命令。

注意：安装内置 embedding 模型和 Python 库的指定版本的 RAGFlow Docker 镜像大小约 9 GB，可能需要更长时间下载，请耐心等待。

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原文链接：https://blog.csdn.net/jycjyc/article/details/143857323

css 复制代码

sudo su
sysctl -w vm.max_map_count=262144
cd ragflow/docker
修改.env文件的RAGFLOW_IMAGE为想要的版本后，重新拉取新的镜像
docker compose -f docker-compose.yml up -d

但是系统这里没有显示dev

接着，检测服务器状态

css 复制代码

docker logs -f ragflow-server

我最最最担心的事情发生了，windows的C盘飙红

发现报错，可能和我的C盘满了有关系？？？？

OK停下来去清理C盘