ragflow

RAGFlow 本地部署后如何连接本地模型我上一篇文章详细讲述了如何将 RAGFlow 部署到本地，有兴趣的铁子也可以去看一下：RAGFlow Windows环境下本地部署全攻略，但部署到本地之后又产生了一个问题，如何将本地模型配置到 RAGFlow，虽然没官方文档也有介绍，但是基本上是一笔带过，不是很详细，我也根据网上的方法做了一些尝试，但都没有达到想要的效果，于是就有了这篇文章，想详细记录一下部署过程，避免大家走弯路。

RagFlow 完全指南（一）：从零搭建开源大模型应用平台（Ollama、VLLM本地模型接入实战）依赖工具：安装 Docker 与 Docker Compose。系统要求：默认通过 http://localhost 即可访问 RagFlow 控制台，首次登录需要设置管理员密码。

玩电脑的辣条哥

ragflow报错：KeyError: ‘\n “序号“‘ragflowv 0.17.2ragflow报错：KeyError: ‘\n “序号”’这个字符串中存在一个格式化占位符，形如 {…}，需要用kwargs中的键去替换，但在 kwargs 字典中没有对应的键 ‘\n “志愿序号“‘

企业知识库布道者

RAGFlow 接入企业微信应用实现原理剖析与最佳实践近期有医美行业客户咨询我们智能客服产品，期望将自己企业的产品、服务以及报价信息以企微应用的方式给到客户进行体验互动，提升企业运营效率。关于企业微信对接，我们分享下最佳实践，抛砖引玉。效果图如下：

玩电脑的辣条哥

RAGFlow上传3M是excel表格到知识库，提示上传的文件总大小过大Ragflowv0.17.2RAGFlow上传3M是excel表格到知识库，提示上传的文件总大小过大定位问题：

RAGFlow 介绍RAGFlow 概述 RAGFlow 是一款开源的企业级检索增强生成（RAG）引擎，专注于深度文档理解与智能问答场景。其核心目标是通过融合多模态文档解析、混合检索策略和大语言模型（LLM）生成能力，实现非结构化数据的高效知识抽取与精准答案生成。该系统在电商客服、合同管理、投资分析等领域验证了高效性（响应速度提升40%）和准确性（关键信息召回率达92%）。

解决Mac 安装 PyICU 依赖失败1、使用 homebrew 安装相关依赖安装完成后，设置环境变量2、再次执行安装执行成功了

RAGFlowwindows本地pycharm运行slim:slim不用fullfull:注2：会存在无法安装pyicu得问题，本地运行若只需要聊天/知识库可以先忽略 pyicu (国际化依赖源包)版本 ==2.14 安装可能会不成功，需要注释pyproject.toml中的pyicu，对于现阶段开发无影响，

记录：安装 Docker Desktop 时直接设置安装路径及容器存储路径近期学用 deepseek + 本地知识库的构建，准备尝试几个不同的 RAG 工具，结果基本都需要 Docker 支持，故又重新拾起 Docker 来安装，刚好看到个不用目录链接就可以直接设置安装路径的方法，就记录一下，以免以后忘记了不好找：

macos下 ragflow二次开发环境搭建

ragflow本地部署(WSL下Ubuntu)本地docker及 docker-compose版本安装参考：1.下载源码2.运行docker-compose拉取镜像

本地大模型构建个人知识库（Ragflow）

灵境引路人

【AIGC】Win10系统极速部署Docker+Ragflow+Dify本文主要介绍如何部署Docker+Ragflow+Dify。请注意，Ragflow和Dify可能有端口重合的情况，建议分不同主机部署。

RamendeusStudio

AI教我做事之RAG开发-21 RAGFlow深度研究检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）自2020年由Lewis等人提出以来，已成为AI领域的重要范式，尤其在需要外部知识支持的场景中表现出色。RAG Flow框架是对RAG的进一步抽象和优化，旨在通过定义清晰的数据流和模块化设计，提升系统的可扩展性、效率和适用性。本报告将深入探讨RAG Flow的架构、技术细节、实现方法，并提供示例代码，帮助读者理解其在实际应用中的价值。

RAGFlow部署与使用（开源本地知识库管理系统，包括kibana配置）戳我访问RAGFlowRAGFlow 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎。它可以给我们搭建本地知识库，将用户的知识文档上传到RAGFlow后，通过文档切分、向量入库，在用户向大语言模型提问后，从数据库中检索与问题相关的文档，把查找到的知识库数据输入到对话大模型中再生成答案输出。

本地部署 RAGFlow - 修改默认端口确保 vm.max_map_count 不小于 262144：如需确认 vm.max_map_count 的大小：

基于深度文档理解的开源 RAG 引擎RAGFlow的介绍和安装在人工智能和自然语言处理（NLP）快速发展的今天，如何高效地利用海量文本数据成为了企业和个人关注的焦点。检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）技术正是这一需求下的产物，它结合了信息检索与生成模型，使得大语言模型（LLM）能够在更真实、可控的上下文中提供高质量回答。RAGFlow 是一款开源的 RAG 引擎，专注于深度文档理解，能够处理各种复杂格式的数据，为用户提供精准、可验证的问答服务。本文将详细介绍 RAGFlow 的特点、安装方法以及如何高效利用其功

ubuntu22.04安装RAGFlow配合DeepSeek搭建本地知识库RAGFlow 是一个基于对文档的深入理解的开源 RAG（检索增强生成）引擎。当与 LLM 集成时，它能够提供真实的问答功能，并以来自各种复杂格式数据的有根据的引用为后盾。

我叫安查查

一文对比RAGFLOW和Open WebUI【使用场景参考】RAGFLOW是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎。RAGFlow 可以为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程，结合大语言模型（LLM）针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。 —————————————————— Open WebUI 是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管 AI 平台，旨在完全离线运行。它支持各种 LLM 运行器，如 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API，并内置了

Linux服务器部署Deepseek、Dify、RAGflow实战教程安装下载依赖 curl，用于解析下载 ollama 官方地址安装依赖 lspci 或 lshw 等工具用于检测 GPU