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 或 --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.yml 或 docker-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 或 --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
问天_观心3 小时前
大模型训练与推理优化(二)
人工智能·深度学习·学习·大模型·transformer
小范的技术工坊6 小时前
大模型蒸馏
人工智能·算法·数据挖掘·大模型
liferecords10 小时前
笔记本硬跑 744B 大模型:GitHub 上的『蜂鸟』把 SSD 当显存用
人工智能·开源·大模型·推理优化
爱喝雪碧的可乐11 小时前
CSDN|爆火哑巴AI Jev模型深度实战|技术博客
人工智能·大模型·jev
梦想不只是梦与想15 小时前
LangGraph控制流:条件边、循环与并行(二)
langchain·大模型·边
User_芊芊君子16 小时前
一张手写菜单,我用 Seed-2.1-pro-0915 开了一家数字咖啡馆
ai·大模型·aigc
badhope33819 小时前
2026 年大模型热门教程盘点:从 Prompt、RAG 到 Agent,到底该先学什么
学习路线·rag·ai agent·大模型应用开发·ai教程
段一凡-华北理工大学1 天前
大模型应用开发 100 天:Python + LLM 从入门到精通 day26~Prompt 调试与优化——A/B 测试与效果评估
windows·python·大模型·prompt·智能体·提示词工程·高炉智能化
白萝卜弟弟1 天前
【大模型Qwen3.8 27B】llama.cpp 本地大模型部署与使用
ai·大模型·agent·llama·qwen3.8
做cv的小昊1 天前
【World Model】π0.5:a Vision-Language-Action Model with Open-World Generalization
人工智能·算法·机器学习·大模型·多模态·vla·世界模型