🚀 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 4、启动 RAGFlow4.1 克隆官方仓库git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.gitcd ragflow 为什么需要克隆官方仓库？ 结尾至此，你已经完成了 RAGFlow 的 Docker 部署！ 对初学者：建议先使用 slim 版熟悉流程； 对高级工程师：可尝试切换 Infinity，或结合 Nginx/SSL 反向代理进行生产部署。

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

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?

部署Docker&使用Docker在OpenEuler服务器配置RAGFlow

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 0.0s ✔ Container ragflow-server Started 查看状态docker ps -a --format "table {{.ID}}\t{{.Status}}\t{{ /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....

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

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 /volume/.venv:/ragflow/uv_tools/.venv env_file: .env networks: - ragflow 重建 ragflow-cpu 容器 在 ragflow/docker[6] 路径下执行： $ docker compose down ragflow-cpu $ docker compose up -d ragflow-cpu /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

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

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。

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。 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。 ?

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:// 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

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 步骤2：安装Ollama 上篇文章周末用笔记本搞点大事：手把手教学部署 1.5、7B 版本 DeepSeek 智能助手,我用的是四五年前的windows系统的笔记本电脑，运行7B没什么压力，今天就给大家介绍在 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。

Bitwarden 部署安装教程

结果这玩意必须要钱才能私有化部署，这直接就被我pass了。 后来就发现了 Bitwarden这个工具，因为他是我Google 1Password开源版 而搜索到的。然后也看了下，确实不错。 就来部署一下他吧。 安装Bitwarden 我们先部署bitwarden，然后使用Nginx作为反向代理，将请求转发到bitwarden服务器上。 Docker部署bitwarden mkdir /data/bitwarden docker run -d \ --rm \ --name bitwarden 成功部署完毕。 其他平台客户端 直接前往 https://bitwarden.com/download 进行下载其他平台客户端，和插件设置方法相似，设置完url直接登录即可。

linux部署frp教程

通过 getconf LONG_BIT Linux查看系统位数命令：返回的结果如果是64，说明linux系统属于64位；返回32，系统属于32位。

prometheus部署教程（二）

安装prometheus的详细过程看：prometheus部署教程（一）-腾讯云开发者社区-腾讯云1、部署mysql-exporter(1)操作准备安装MySQL：参考连接：Mysql 安装教程-腾讯云开发者社区 5s static_configs: -targets:['IP:9104'] #mysql服务器的ip加端口 systemctl restart prometheus(7)登录页面查看2、部署 redis_exporter(1)部署前准备安装redis集群，参考连接redis（Cluster）集群-腾讯云开发者社区-腾讯云(2)在客户端主机创建app日录，并上传gz又件cd /apptar -

DeepSeek本地部署教程

DeepSeek是一款强大的知识检索和问答工具，通过本地部署，用户可以更加便捷地进行知识检索和问答操作。本文将详细介绍如何在本地部署DeepSeek，以便用户能够充分利用其强大的功能。 环境要求 在本地部署DeepSeek之前，需要确保计算机满足以下环境要求： 操作系统：Linux（推荐）或Windows。 Python版本：Python 3.7及以上。 DeepSeekModel model = DeepSeekModel() result = model.predict(input_data) print(result) 使用与调试 使用DeepSeek 在成功部署并启动

Promethues部署教程（三）

实现目标：创建普通告警，严重告警两个飞书群，当cpu高的时候发送告警到普通群，服务器宕机时发送告警到严重告警群。

OpenTenBase 单机部署教程

适用范围：本教程只适用于RedHat系列（CentOS、RockyLinux）说明：本文档演示单机集中式部署方案，适用于开发测试环境。 wheelALL=(ALL)ALL%wheelALL=(ALL)NOPASSWD:ALL切换用户展开代码语言：BashAI代码解释su-opentenbase二、源码编译(不想和各种依赖打架的可以直接跳至三、安装与部署 makeinstall#安装contrib模块chmod+xcontrib/pgxc_ctl/make_signaturecdcontribmake-sj$(nproc)makeinstall三、安装与部署 v5.0/opentenbase-5.21.8-i.x86_64.tar.gz赋予工具执行权限展开代码语言：BashAI代码解释chmod+xopentenbase_ctl分支B:如果进行了源码编译获取部署工具 /opentenbase_ctlinstall-cconfig.ini部署过程展开代码语言：BashAI代码解释======StarttoInstallinstanceopentenbase_c====

【RuoYi-SpringBoot3-Pro】：AI 能力再再扩展，打通 RAGFlow 知识库和 Dify 应用平台

【RuoYi-SpringBoot3-Pro】：AI能力再再扩展，打通RAGFlow知识库和Dify应用平台一、打通RAGFlow知识库RAGFlow是一款专业的RAG引擎，提供数据集管理、文档处理、块管理和检索增强对话功能 想了解更多的小伙伴可以看看【AI工具箱】RAGFlow：打造私有的专业知识库。 展开代码语言：JavaAI代码解释//上传文档ragflow.uploadDocuments(datasetId,List.of(file));//解析文档ragflow.parseDocuments( 展开代码语言：JavaAI代码解释//添加块ragflow.addChunk(datasetId,documentId,"这是块内容");//检索ragflow.retrieveChunks("问题", RuoYi-SpringBoot3-Pro】：接入AI对话能力【RuoYi-SpringBoot3-Pro】：AI能力再扩展，一个方法打通n8n工作流【RuoYi-SpringBoot3-Pro】：将AI编程融入传统java开发往期教程合集

rebbitMQ博客部署教程

深度解读RAGFlow的深度文档理解DeepDoc

4 月 1 日，Infinity宣布端到端 RAG 解决方案 RAGFlow 开源，仅一天收获上千颗星，到底有何魅力？ 我们来安装体验并从代码层面来分析看看。 安装体验 服务器需要有docker，或者直接访问官方提供的demo： https://demo.ragflow.io/ docker-compose安装 需要确保 vm.max_map_count 不小于 262144 【更多】： sysctl -w vm.max_map_count=262144 克隆仓库： $ git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git 体验 启动成功后，浏览器输入 http://服务器ip 或者直接访问官方demo https://demo.ragflow.io/ 注册登录，进入后可以创建知识库，然后上传文档。 DeepDoc 介绍 DeepDoc 是 RAGFlow 的核心组件，它利用视觉信息和解析技术，对文档进行深度理解，提取文本、表格和图像等信息。