RAGflow 安装指南 使用教程
时间: 2025-05-26 21:43:23 浏览: 15
### RAGFlow 的安装指南和使用教程
#### 一、RAGFlow 基础概述
RAGFlow 是一个基于深度文档理解的开源 RAG(检索增强生成)引擎,能够为用户提供一套精简的工作流来处理复杂的文档数据并生成高质量的回答[^1]。它支持多种文件格式的数据导入,并通过结合大语言模型(LLM),实现高效的问答功能。
#### 二、环境准备
在开始安装之前,请确保您的环境中已具备以下条件:
- Python 版本 >= 3.8。
- Git 工具已经正确安装。
- GPU 或者强大的 CPU 支持(如果计划运行大型模型)。
#### 三、克隆项目仓库
可以通过以下命令获取项目的源码:
```bash
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/ragflow.git
cd ragflow
```
#### 四、依赖项安装
进入 `ragflow` 文件夹后,按照官方建议的方式安装所需的依赖包:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
这一步骤将自动完成所有必要的第三方库安装工作[^2]。
#### 五、DeepSeek 模型集成
为了使 RAGFlow 更加智能化,通常还需要引入预训练的语言模型作为其核心组件之一。这里以 DeepSeek 模型为例说明具体操作方法:
##### (1)下载所需版本的 DeepSeek 模型
根据实际需求选择合适的大小进行加载,比如常见的两种选项分别是7B参数量级的大规模版本或者轻量化设计的小尺寸替代方案——1.5B版[^3]:
```bash
ollama run deepseek-r1:7b # 推荐用于生产环境
# 或者
ollama run deepseek-r1:1.5b # 测试用途更佳
```
##### (2)验证本地模型状态
确认成功部署之后,可通过列表查看当前可用资源情况:
```bash
ollama list
```
#### 六、启动服务端口监听
最后,在终端界面输入下面这条语句即可开启 Web UI 访问权限,默认绑定至 localhost 地址上的指定端口号处等待连接请求到来:
```bash
python app.py --host=0.0.0.0 --port=11434
```
此时应该能够在任意设备浏览器地址栏键入形如 `http://<服务器IP>:11434/` 类似的链接串打开图形化管理页面。
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