乌班图ragflow本地化部署

### Ubuntu 上 RagFlow 的本地化部署教程 #### 准备工作 在开始之前，确保已经安装并配置好 Docker 和 WSL（如果适用）。以下是具体的准备工作： 1. **Docker 安装** 使用以下命令来导入官方 GPG 密钥并设置 Docker 存储库： ```bash curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null ``` 更新包索引并安装 Docker CE： ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io -y ``` 2. **WSL 配置 Anaconda (可选)** 如果计划通过 WSL 运行 Python 虚拟环境，则可以按照以下步骤安装 Anaconda 或 Miniconda： 下载 Miniconda 并完成安装： ```bash wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh source ~/.bashrc conda create -n ragflow python=3.9 conda activate ragflow ``` --- #### RagFlow 的具体部署过程 ##### 1. 获取 RagFlow 源码或镜像 可以通过 GitHub 克隆 RagFlow 的仓库或者拉取其预构建的 Docker 镜像。 克隆源码： ```bash git clone https://github.com/RagFlow/RagFlow.git cd RagFlow ``` 拉取 Docker 镜像（如有提供）： ```bash docker pull ragflow/ragflow:latest ``` ##### 2. 创建虚拟环境（基于 Conda） 为了更好地管理依赖项，建议创建一个新的虚拟环境。假设已激活 `ragflow` 环境： ```bash pip install -r requirements.txt ``` ##### 3. 修改 YAML 文件以适配当前任务需求 根据引用中的描述[^2]，不同的任务可能需要调整相应的 YAML 配置文件。这些文件通常用于定义数据处理逻辑、LLM 参数以及其他运行参数。例如，在 RagFlow 中常见的配置包括但不限于以下几个方面： - 数据分块策略：是否启用基于模板的分块功能。 - 嵌入模型的选择：指定使用的向量嵌入方法。 - LLM 集成方式：选择适合的任务场景的语言模型。 编辑默认的 YAML 文件路径通常是 `config/default.yml`，可以根据实际需求修改相关内容。 ##### 4. 启动服务 启动 RagFlow 应用程序的方式取决于所采用的技术栈。如果是纯 Python 实现，则可以直接执行入口脚本；而如果是容器化部署，则需借助 Docker Compose 来编排多个组件之间的交互关系。 对于后者而言，确保存在有效的 `docker-compose.yml` 文件之后，可通过如下指令一键启动整个系统架构： ```bash docker-compose up -d ``` 此时访问对应的 Web UI 地址即可验证部署成功与否。 --- ### 技术特性概述 RagFlow 是一款专注于深度文档理解和检索增强生成的应用框架，具备以下显著优势[^3]: - 提供高质量的知识抽取能力，能够有效应对复杂格式的数据输入； - 支持灵活定制化的文本分割方案，便于适应多样化的应用场景； - 引入接地引文机制减少无依据的回答现象发生概率； - 对多种异构型态资料形式表现出良好兼容性； - 设计简洁直观的工作流接口，无论是小型团队还是大规模企业均能快速上手操作。 以上便是关于如何在 Ubuntu 系统环境下实现 RagFlow 局部实例化的一系列指导说明。 ---