RAGFlow 基于深度文档理解构建的开源 RAG引擎 - 安装部署

RAGFlow 基于深度文档理解构建的开源 RAG引擎 - 安装部署

flyfish

1. 确保 vm.max_map_count ≥ 262144

这是指要调整Linux内核参数vm.max_map_count,以确保其值至少为262144。这个参数控制着进程可以映射的最大内存区域数量。对于某些应用程序(如Elasticsearch),设置一个较高的值是必要的,因为它需要大量的内存映射。

RAGFlow 基于深度文档理解构建的开源 RAG引擎 vm.max_map_count配置

2. 克隆仓库

接下来,你需要从GitHub上克隆RAGFlow项目的代码库,并切换到指定版本(在这个例子中是v0.15.0)。这可以通过下面的命令完成:

bash 复制代码
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow
git checkout -f v0.15.0

3. 使用预构建的Docker镜像启动服务器

RAGFlow 基于深度文档理解构建的开源 RAG引擎 - 在 Ubuntu 上安装 Docker Engine

这里提到了使用Docker来部署RAGFlow服务。Docker是一种容器化平台,允许你轻松地打包、分发和运行应用程序及其依赖环境。

  • 下载特定版本的Docker镜像 :默认情况下,提供的命令会下载v0.15.0-slim版本的RAGFlow Docker镜像。如果你想要下载其他版本,比如完整的v0.15.0版,则需要在docker/.env文件中设置RAGFLOW_IMAGE变量指向正确的镜像标签。

例如,如果你想下载完整版v0.15.0,你应该编辑docker/.env文件,找到或添加一行:

plaintext 复制代码
RAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:v0.15.0

之后,你可以继续按照指示使用Docker Compose来启动服务。通常,你会执行如下命令来启动所有服务:

bash 复制代码
$ cd ragflow
$ docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d

命令 docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d 用于启动 Docker 容器,并且根据指定的 docker-compose.yml 文件来配置和运行服务。

命令分解

  1. docker compose

    • 这是调用 Docker Compose 工具的命令。
    • Docker Compose 是一个用于定义和运行多容器 Docker 应用程序的工具。它允许你通过一个 YAML 文件(通常是 docker-compose.yml)来描述多个互联的服务、网络和卷,然后使用单个命令来启动所有这些组件。
  2. -f docker/docker-compose.yml

    • -f--file 选项指定了要使用的 docker-compose.yml 文件路径。
    • 在这个例子中,文件位于 docker/docker-compose.yml。如果你不指定 -f,Docker Compose 将默认查找当前目录下的 docker-compose.ymldocker-compose.yaml 文件。
    • 使用 -f 可以让你明确指出哪个配置文件应该被用来启动服务,这对于管理多个不同的环境或配置非常有用。
  3. up

    • up 是 Docker Compose 的一个子命令,用于启动或重启由 docker-compose.yml 文件定义的所有服务。
    • 如果容器已经存在但停止了,up 会重新启动它们;如果容器不存在,up 会创建并启动它们。
    • 此外,up 会在启动前确保所有的依赖项(如网络和卷)都已正确设置。
  4. -d

    • -d--detach 选项表示"分离模式"(detached mode)。这意味着 Docker Compose 将在后台启动和运行所有服务,并且不会将输出日志打印到终端。
    • 这对于长时间运行的服务特别有用,因为它不会阻塞你的终端窗口。你可以继续在终端中执行其他命令,或者关闭终端而不会影响正在运行的服务。
    • 如果你需要查看服务的日志输出,可以使用 docker compose logs 命令。

添加大模型

RAGFlow 基于深度文档理解构建的开源 RAG引擎 - 使用Ollama添加大模型

相关推荐
MonkeyKing_sunyuhua13 小时前
大模型常见的专用名词
大模型
FranzLiszt184713 小时前
基于One API 将本地 Ollama 模型接入 FastGPT
langchain·fastgpt·rag·ollama·one api
大模型真好玩13 小时前
大模型训练全流程实战指南(一)——为什么要学习大模型训练?
人工智能·pytorch·python·大模型·deep learning
悟乙己14 小时前
使用TimeGPT进行时间序列预测案例解析
机器学习·大模型·llm·时间序列·预测
数据饕餮14 小时前
提示词工程实训营09- 4.2 风格模仿与调整——从“千篇一律“到“风格百变“的AI魔法
大模型·提示词工程
桃子叔叔14 小时前
基于SWIFT框架的预训练微调和推理实战指南之完整实战项目
大模型·swift
数据饕餮15 小时前
提示词工程实训营08- 写作助手:文章、报告、创意文案——从“写作困难户“到“高产作家的蜕变秘籍
人工智能·大模型·提示词工程
CoderJia程序员甲15 小时前
GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-1-7)
人工智能·ai·大模型·github·ai教程
石去皿17 小时前
从本地知识库到“活”知识——RAG 落地全景指南
c++·python·大模型·rag
小白考证进阶中17 小时前
阿里云ACA认证常见问题答疑
阿里云·大模型·云计算·阿里云aca证书·阿里云aca·aca认证·入门证书