- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏轩辕镜像
🚀 Docker 部署 RAGFlow 全流程教程
灵活部署：支持 Docker 一键部署，提供 slim 版（轻量）和 full 版（带嵌入模型）。应用场景：企业知识问答、智能客服、文档搜索、私有化 AI 助手。 国内官方镜像仓库地址（轩辕镜像）：https://xuanyuan.cloud/r/infiniflow/ragflow1、部署前准备（Prerequisites）在部署 RAGFlow 前，建议满足以下硬件与软件环境 ）docker pull infiniflow/ragflow:v0.15.0-slim3.5 镜像版本选择版本大小是否包含嵌入模型稳定性v0.15.0≈9GB✅稳定v0.15.0-slim≈2GB❌稳定 nightly≈9GB✅不稳定nightly-slim≈2GB❌不稳定 建议：初学者使用 v0.15.0-slim（轻量版本）。 结尾至此，你已经完成了 RAGFlow 的 Docker 部署！
4.8K21编辑于 2025-10-24 - 来自专栏Lcry个人博客
RAGFlow 开源检索增强 AI 知识库部署教程
开始安装 本教程采用ubuntu22.04，inter芯片，nvidia显卡为例 依次执行下面命令：部署目录/usr/local/app mkdir -p /usr/local/app cd /usr/ Docker 容器中设置的任何环境变量都可以使用，允许你根据部署环境自定义服务行为。 docker-compose.yml：部署启动编排文件 具体的配置参数含义可参考官方 docker 目录下的 README 说明。 总结 本文通过docker 一键部署 ragflow，并且体验了简单的功能， 整个使用下来存在很多卡顿的问题，在知识库的文档解析的时候一直卡住不动重启才恢复正常，不愧是issues 还有一大堆没修改，解析的方式强是强 ，传说中做知识库属它最牛逼，但是使用体验下来真的就是资源占用太大了，对准确率高的资源不在乎的可以尝试配置学习试试，这个也通过和 dify 结合进行使用，网上有相关教程可以参考，将 ragflow 直接外挂给
1.1K10编辑于 2026-01-09 - 来自专栏Datawhale专栏
dify v0.15.3外挂ragflow知识库，保姆级教程来了！
Datawhale干货 作者：张龙斐，Datawhale鲸英助教 上一次我们学习了如何部署ragflow，本次我们学习如何使用ragflow+dify搭建本地问答系统。 为什么要和dify结合呢，是因为dify的智能体功能非常强大，ragflow中虽然有类似的功能，但是并没有dify那么强大；但是ragflow可以解决dify解析和检索短板。 面向人群：计算机小白 阅读时间：10分钟 安装dify 确保电脑上安装了docker，git，vscode三个软件 Windows Docker 安装 | 菜鸟教程：https://www.runoob.com middleware.env.example middleware.env # 复制环境文件 docker compose -p dify up -d # 启动为dify名称，避免compose冲突 看到9个容器都在运行中即是部署成功了 当然这里也可以命名为ragflow服务docker compose -p ragflow up -d 搭建本地问答系统 创建ragflow知识库+ragflow api 这里我们可以继续选择使用deepseek
7.9K20编辑于 2025-04-02 - 来自专栏周拱壹卒
内网环境在 RAGFlow 中使用 MinerU
本文可作为 使用教程：如何在 RAGFlow 中使用 MinerU[1] 的补充，介绍如何在内网环境下配置 MinerU 解析器以供 RAGFlow 使用。 前提假设 已通过 docker 的形式在内网环境部署 RagFlow RAGFlow 版本 >= v0.21.1 有内网环境 pip 源 安装 MinerU 更新 .env 文件 在 .env[2] 文件中添加如下内容 ce9823a..8416cce 100644 --- a/docker/docker-compose.yml +++ b/docker/docker-compose.yml @@ -42,6 +42,9 修改 /ragflow/uv_tools/.venv/lib/python3.10/site-packages/modelscope/hub/constants.py[9] 文件中的 MODELSCOPE_URL_SCHEME /20251126-090158.pdf -o /tmp/mineru_pdf_k3y3cwp7 -m auto -b pipeline 执行效果： RAGFlow 参考资料 [1] 使用教程：如何在
55210编辑于 2026-03-16 - 来自专栏Datawhale专栏
DeepSeek接入个人知识库，保姆级教程来了！
这次带来 RAG 的小白应用教程：介绍如何通过 ragflow 框架把 DeepSeek 接入到自己的个人知识库中，当然其他模型也是类似，可以自由搭配。 ragflow 本地 windows 部署 配置要求：ragflow是一个相当“重”的项目，如果你的电脑不满足以下条件，请不要随意尝试 一、软件配置安装 首先我们需要安装好 docker 软件 https 拉取 docker 镜像 接下来我们开始部署 docker 镜像，按住 win+R 键，输入 powershell，点击回车。 大概 15 分钟后镜像加载完毕就部署完毕了。最后我们输入docker logs -f ragflow-server，出现 RAGFLOW 字体就代表后端服务启动成功了。 本教程主要参考以下两篇官方文档撰写： 1. https://github.com/infiniflow/ragflow?
3.8K21编辑于 2025-02-26 部署Docker&使用Docker在OpenEuler服务器配置RAGFlow
pulling a406579cd136: 100% ▕██████████████████▏ 1.1 KB pulling 0c4c9c2a325f 在 Docker 中运行，则 localhost 在 RAGFlow Docker 容器内将映射为 host.docker.internal。 容器内部访问 Ollama： $ sudo docker exec -it ragflow-server bash $ curl http://host.docker.internal:11434/ > Ollama is running 如果 RAGFlow 是从源代码启动的，并且 Ollama 与 RAGFlow 在同一台主机上运行，请检查是否可以从 RAGFlow 的主机访问 Ollama /ragflow:v0.18.0 也没有对应的镜像源来提供下载，需要在openEuler这个系统上使用源码来构建....
1.7K10编辑于 2025-06-04- 来自专栏AI
腾讯云OpenCloudOS 9系统部署OpenTenBase数据库详细教程
GTM Node (Global Transaction Manager)：负责集群事务信息的管理，以及集群的全局对象（如序列）系统要求硬件要求：内存：最低4GB RAM操作系统：OpenCloudOS 9服务器 部署和初始化集群# 启动pgxc_ctl工具pgxc_ctl# 在pgxc_ctl命令行中执行：deploy allinit all# 退出pgxc_ctlexit# 设置opentenbase用户的SSH vkGc9jehXXIzfXSJ2+ZAnFP5IDvIc.5. 在方法路径上，文章以 OpenCloudOS 9 为基础环境，推荐 dnf 安装通用依赖、zstd 与 lz4 源码安装的组合策略，平衡了易用性与性能可控性；编译阶段建议开启 SSE4.2 指令优化，随后通过 pgxc_ctl 提供的标准化配置与脚本驱动完成“部署-初始化-启动-监控”的最小化闭环。
77800编辑于 2025-08-28 RAGFlow+TextIn：RAG实战教程！1分钟实现解析性能提升
本文将说明文档解析工具的类型与适用性、TextIn的性能、在RAGFlow框架下使用自定义解析的方法、实战教程与完整代码。 本地部署在使用方法这个维度，主要有API调用和本地化部署两类，特点如下：API调用方法便于：1、快速启动，零运维： 无需购置、配置和管理服务器基础设施，注册账号、获取API密钥即可立即使用，大幅缩短上线时间 2、部署复杂，上线周期长： 安装、配置、测试和优化本地部署的解决方案需要较长时间和专业知识。3、更新滞后： 用户需要主动关注并手动执行版本升级来获取新功能和修复，过程可能繁琐且存在兼容性风险。 方法2：修改RAGFlow代码改变解析策略通过代码修改，我们能从结构上改变解析策略，也能够解决方法1中的不适配问题，实现更彻底的流程搭建。下面，我们来看具体的实战教程，如何快速实现解析方法替换。 1分钟实战教程1、启动服务（测试的镜像版本为 infiniflow/ragflow:v0.20.1 ）docker compose -f docker-compose-gpu.yml up -d2、textin.com
2.5K12编辑于 2025-08-26- 来自专栏ceshiren0001
手把手教你玩转Dify：外部知识库接入与精准召回实战
二、外部知识库接入方案：RagFlow + Dify 保姆级教程步骤1：环境准备安装Docker（Windows/Mac/Linux）获取Dify 0.15.3版本：git clone https:// dockercopy .env.example .envcopy middleware.env.example middleware.envdocker compose -p dify up -d # 启动9个容器步骤 2：部署RagFlow# 创建独立目录避免冲突mkdir ragflow && cd ragflowdocker compose -p ragflow up -d # 修改docker-compose.yml 端口避免冲突步骤3：双端配置RagFlow端：访问 localhost:8080 创建账号上传知识文档（支持PDF/TXT/Markdown）在设置中生成API Key并记录Dify端：URL：http 上传多文件时解析缓慢方案：单次上传≤3个文件，分批处理端口冲突现象：Dify/RagFlow同时启动失败方案：修改docker-compose.yml中的端口映射（如Dify改8081，RagFlow改
2.3K00编辑于 2025-07-29 - 来自专栏DotNet NB && CloudNative
.NET9 AOT部署
C# AOT部署和JIT部署两种不同的编译和部署方式对比 AOT（Ahead-of-Time）部署： AOT是将C#程序提前编译为机器代码（通常为平台特定的二进制文件），在应用程序启动之前完成编译过程。 缺点： 编译时间长：AOT需要在部署前进行编译，可能导致部署的时间较长。 平台依赖：AOT编译会生成特定平台的机器码，因此跨平台部署需要针对每个平台生成不同版本的代码。 选择AOT还是JIT部署，需要根据具体的应用场景、性能需求、开发周期和平台要求来权衡。 tabs=dotnet9&pivots=os-linux-ubuntu-2204 添加存储库 sudo add-apt-repository ppa:dotnet/backports 安装SDK sudo tabs=linux-ubuntu%2Cnet9plus sudo apt-get install clang zlib1g-dev 4、把解决方案代码上传到Linux系统某个文件夹上并转到要发布的项目
86500编辑于 2025-03-17 - 来自专栏希里安
深度解锁AI私有知识库：用 DeepSeek 和 RAGFlow 打造企业级智能平台
前言 为何选择本地部署？ 这个分个人还是企业，如果个人用，其实各种免费在线知识库也够用了，但对于企业来说可不能图方便，需考虑以下方面 数据隐私：使用本地部署方式，所有数据都保存在自己控制的服务器中，避免了外部服务带来的数据隐私泄露风险 Linux中运行部署8B版本的步骤，且没有GPU的情况下 # 下载安装脚本 curl -fsSL https://ollama.com/install.sh -o ollama_install.sh RAGFlow可以Docker运行，部署非常简单。 步骤9： 创建agent 这里创建一个SQL助手agent，它类似于一个智能调度员，能够连接外部知识库、API接口，甚至执行自定义任务，让检索增强生成（RAG）系统更加高效和智能。
3.3K00编辑于 2025-03-31 ragflow部署安装mac版本#腾讯技术创作特训营S12#AI进化论#项目实战
ragflow部署安装#腾讯技术创作特训营S12#AI进化论一:ollama安装,自行完成,我本地已安装二:查看大模型情况:命令ollama list,我本地无ragflow三:docker安装:命令docker 官网地址:https://ragflow.io/docs/dev/都是后续的api哦以下是一步一步的安装和部署指南：第一步：准备环境1. 如果需要将Ragflow部署为一个API服务（如Kubernetes集群或云服务），按照项目文档中的步骤调整模型配置和资源分配。2. 配置后，重新启动服务。### **第七步：测试与优化**1. 测试多个查询，确保Ragflow能够准确返回相关回答。2. 根据性能指标（如响应时间、吞吐量）进行模型优化或参数调整。### **第八步：部署到生产环境**1. 使用容器化技术（如Docker、Kubernetes）将Ragflow服务打包并部署到云平台（如AWS、GCP、Azure）。### **第九步：维护与监控**1. 定期检查模型性能和服务器状态。
2K10编辑于 2025-03-10- 来自专栏Se7en的架构笔记
CDH 部署教程
节点规划 Cloudera Manager Server 节点提供 WebUI 操作界面，管理 Cloudera Manager Agent 节点，在运行 Agent 的机器上部署大数据相关组件。 The key fingerprint is: SHA256:57wmDSyaKv2aq487Y9mSgdMCU5A6HSnrXUn4HC6PFuM root@cm-server The key's randomart 集群开始安装部署，启动服务。 ? 完成安装。 ? CDH 集群安装检查 登陆 Clouder Manager 管理界面，可以检查集群各组件运行情况。 ? 82496425 https://blog.csdn.net/weixin_37677769/article/details/84038878 https://www.jianshu.com/p/610cce9f9026
4.5K20发布于 2021-07-23 - 来自专栏个人路线
DeepSeek 全场景集成工具指南
文末附部署路线图！特点：覆盖开发/办公/科研场景、支持主流技术栈、强化行业解决方案。 GPT AI Flow Dify 部署复杂度 ⭐ ⭐⭐ ⭐⭐ ⭐⭐⭐ 场景化工具精选 一、开发增强套件 主流 IDE 扩展 类型 工具 核心能力 特色场景 VS Code Continue[1] Word/Excel 等 12 种格式 ▸ 企业级文档理解准确率提升 40%+▸ 引用溯源功能满足合规要求 三、生产力加速器 跨平台工具 工具 平台支持 杀手级功能 ChatGPT-Next-Web[9] ] 核心组件 可视化开发：Dify[14] 支持拖拽式 AI 工作流搭建 统一管理：one-api[15] 实现多模型智能路由 安全部署：坚果派提供企业级私有化部署服务（案例库[16]） 浏览器生态增强 : https://github.com/infiniflow/ragflow [9] ChatGPT-Next-Web: https://github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-integration
2K30编辑于 2025-02-12 - 来自专栏EdisonTalk
MongoDB入门实战教程（9）
本系列教程目录： MongoDB入门实战教程（1） MongoDB入门实战教程（2） MongoDB入门实战教程（3） MongoDB入门实战教程（4） MongoDB入门实战教程（5） MongoDB 入门实战教程（6） MongoDB入门实战教程（7） MongoDB入门实战教程（8） 参考资料 唐建法，《MongoDB高手课》（极客时间） 郭远威，《MongoDB实战指南》（图书） 作者：周旭龙
2K30发布于 2021-07-01 - 来自专栏山行AI
RAGFlow-一款开源的RAG引擎
RAGFlow 是什么？ RAGFlow[1] 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎。 •2024-04-11 支持用 Xinference[5] 本地化部署大模型。•2024-04-10 为‘Laws’版面分析增加了底层模型。 •2024-04-08 支持用 Ollama[6] 本地化部署大模型。•2024-04-07 支持中文界面。 24.0.0 & Docker Compose >= v2.26.1如果你并没有在本机安装 Docker（Windows、Mac，或者 Linux）, 可以参考文档 Install Docker Engine[9] $ cd ragflow/$ docker build -t infiniflow/ragflow:v0.2.0 . $ cd ragflow/docker$ chmod +x .
11.8K21编辑于 2024-04-18 - 来自专栏Linux
玩转Rocky Linux 9 部署Redis指南
玩转Rocky Linux 9 部署Redis指南大家好，我是星哥。今天，咱们来盘一盘Redis，Redis作为高性能的键值数据库，在缓存、消息队列、实时数据处理等场景中扮演着举足轻重的角色。 功能介绍功能介绍：Rocky Linux 9系统中源码包安装 Redis 的shell脚本安装版本：redis-7.4.1端口：63920配置所在的目录： /data/conf/密码： YpassWord666 redis_端口号.log快速安装使用：gitee:wget https://gitee.com/funet8/Rocky-Linux-Shell/raw/main/shell/Rocky_Linux_9_ Install_Redis.shsh Rocky_Linux_9_Install_Redis.shgithub:wget https://raw.githubusercontent.com/funet8 /Rocky-Linux-Shell/refs/heads/main/shell/Rocky_Linux_9_Install_Redis.shsh Rocky_Linux_9_Install_Redis.sh1
59210编辑于 2025-07-21 opencloudos9安装NGINX部署证书
一、安装 Nginx在 OpenCloudOS 9 系统上，首先使用以下命令更新系统的软件包列表：yum update -y这个步骤确保系统的软件包索引是最新的，以便安装最新版本的 Nginx。 二、部署证书（以 SSL 证书为例）准备证书文件通常，您需要从证书颁发机构（CA）获取 SSL 证书文件。 重新加载 Nginx 配置在修改完 Nginx 配置文件后，需要重新加载配置使新的 SSL 配置生效：systemctl reload nginx 验证证书部署可以使用在线的 SSL 检查工具（如 SSL Labs 的测试工具），输入您的域名，检查证书是否正确部署，以及 SSL 配置是否安全。
1K20编辑于 2024-12-26- 来自专栏远哥制造
基于 AlmaLinux 9 部署 GitLab Runner 实战
前言本文是一个系列，本篇为系列文章的第五篇：基于 AlmaLinux 9 部署 GitLab Runner 实战第一篇：基于 AlmaLinux 9 安装 GitLab 社区版实战第二篇：基于 AlmaLinux 9 配置 GitLab 社区版实战第三篇：基于 AlmaLinux 9 备份 GitLab 社区版实战第四篇：记一次跨 6 个大版本通宵升级 17 次 GitLab 社区版的经历本文仍基于在腾讯云购买的轻量机 真实升级经历结尾提及下一篇文章开始介绍 GitLab CI/CD 的相关实践，计划从部署GitLab Runner 说起没错，这篇文章就从部署 GitLab Runner 讲起0x01. 注册 Runner因为可以在不同于 GitLab 安装的机子上部署 GitLab Runner，所以安装后需要配置接入哪个 GitLab也就是注册的意思，可以参照官方文档的命令示例参照官方文档：https session_timeout = 1800这样每一个 Runner 同时就能运行 4 个任务了0x06.后记GitLab Runner 的使用其实也是一直都想拿出来说的，这篇文章简单介绍了下，完成了基本的部署计划之后再来谈如何把
43910编辑于 2024-11-08 - 来自专栏自动化、性能测试
Git 系列教程（9）- 打标签
write support 0d52aaab4479697da7686c15f77a3d64d9165190 one more thing 6d52a271eda8725415634dd79daabbc4d9b6008e 要在那个提交上打标签，你需要在命令的末尾指定提交的校验和（或部分校验和） git tag -a v1.2 9fceb02 查看补打标签的信息 $ git tag v0.1 v1.2 v1.3 v1.4 v1.4-lw v1.5 $ git show v1.2 tag v1.2 Tagger: Scott Chacon <schacon@gee-mail.com> Date: Mon Feb 9 15:32:16 2009 -0800 version 1.2 commit 9fceb02d0ae598e95dc970b74767f19372d61af8 Author: Magnus Chacon git tag 1.11 1.2 1.3 testbu v1.1 polo@B-J5D1MD6R-2312 watermarker % git tag -d 1.11 已删除标签 '1.11'（曾为 9baca61
64130发布于 2021-05-18
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号