ragflow 添加ollama模型

### RagFlow中集成Ollama模型的解决方案 为了在RagFlow中成功集成或添加Ollama模型，可以按照以下方法操作： #### 1. 安装并验证Ollama环境 确保已正确安装Ollama平台，并能够运行指定的大规模语言模型（LLM），例如DeepSeek R1或其他支持的模型。通过命令行工具确认Ollama服务正常启动[^3]。 ```bash ollama run deepseek --help ``` 此步骤用于验证目标模型是否可以在Ollama环境中加载和执行基本功能。 #### 2. Docker容器化部署RagFlow 由于RagFlow依赖于Docker进行部署，因此需要先完成其基础设置过程。具体而言，应遵循官方文档中的指导来拉取最新版本镜像文件[^1]。 ```bash docker pull infiniflow/ragflow:latest ``` 接着创建一个新的工作目录并将必要配置复制到该位置下以便后续调整参数选项。 #### 3. 修改API接口适配器 针对当前存在的不兼容情况，可能需要手动编辑源码部分逻辑以匹配两者之间的通信协议差异。重点在于更新`api_client.py`脚本内的请求地址字段至指向本地主机上的Ollama实例监听端口，默认通常是`http://localhost:11434`. 以下是修改后的Python代码片段示例： ```python import requests def query_ollama(prompt, model="deepseek"): url = f"http://localhost:11434/api/generate" payload = {"prompt": prompt, "model": model} response = requests.post(url, json=payload).json() return response['content'] ``` 上述函数封装了一个向Ollama发送查询的功能模块[^2]。 #### 4. 测试联调效果 最后一步就是重新启动整个应用框架之后尝试发起几次实际对话交互看看能否顺利返回预期的结果数据流出来证明问题已经得到妥善处理完毕结束全部流程环节即可正常使用新加入的支持特性啦！

<think>好的，我现在需要解决用户在Ragflow集成Ollama时遇到的连接嵌入模型失败的问题，错误是Errno 111 Connection refused。首先，我应该回忆一下用户提供的引用内容，看看有没有相关的线索。 用户提到引用[1]中的情况是Dify和Ollama部署在Docker时出现的连接问题，错误信息类似，可能端口没有正确暴露或服务未启动。引用[2]给出了连接被拒绝的一般解决方法，比如检查服务状态、防火墙、端口配置等。引用[3]提到了华为云的镜像地址，可能涉及部署环境的问题。引用[4]则指出缺少依赖包时的解决方法，比如安装visdom，不过这里的问题可能不同。 接下来，我需要按照系统级指令的要求，用中文分步骤思考解决方案。首先，考虑Ollama服务是否运行正常。用户可能没有启动Ollama服务，或者服务没有监听正确的接口。例如，Ollama默认可能在localhost的11434端口，但在Docker环境中，容器间的localhost可能指向不同的地方，需要配置Ollama监听0.0.0.0。 然后检查网络连通性，确认Ragflow容器是否能访问Ollama的IP和端口。如果两者都在Docker中，可能需要使用Docker网络或正确链接容器，或者通过宿主机的IP访问。例如，使用docker inspect查看Ollama容器的IP，或者在Ragflow配置中使用宿主机的IP和映射的端口。 端口映射是否正确？用户运行Ollama时可能没有正确映射端口，比如docker run -p 11434:11434，确保宿主机的端口映射到容器内部。 防火墙或安全组设置也可能阻止连接，需要检查宿主机的防火墙规则，以及云服务提供商的安全组设置是否允许11434端口的入站流量。 模型是否下载正确？Ollama需要提前下载bge-m3模型，用户可能没有执行ollama pull bge-m3导致模型不存在，从而服务无法响应。 查看日志信息，Ollama和Ragflow的日志可能有更详细的错误信息，帮助定位问题。例如，通过docker logs命令获取日志。 环境变量配置是否正确？Ragflow可能通过环境变量指定Ollama的地址，需要确认是否设置为正确的host和port，比如使用宿主机的IP而不是localhost。 最后，如果所有配置正确，可能需要重启相关服务或重建Docker容器，使配置生效。 总结步骤：检查Ollama服务状态，确认监听地址和端口；验证网络连通性；检查端口映射和防火墙；确保模型已下载；查看日志；确认环境变量；重启服务。这样可以系统地排除问题，解决连接被拒绝的错误。</think>### Ragflow集成Ollama连接问题的解决方案 #### 1. **确认Ollama服务状态** - 检查Ollama是否已启动并监听端口11434： ```bash curl http://127.0.0.1:11434 ``` 若返回错误，需确保Ollama服务已启动且配置正确[^1]。 - **Docker部署时**需检查容器状态： ```bash docker ps | grep ollama ``` #### 2. **配置Ollama监听地址** - 修改Ollama启动参数，使其监听所有接口（默认可能仅监听localhost）： ```bash OLLAMA_HOST=0.0.0.0 ollama serve ``` 或在Docker运行时添加环境变量： ```bash docker run -d -e OLLAMA_HOST=0.0.0.0 -p 11434:11434 ollama/ollama ``` #### 3. **验证网络连通性** - 在Ragflow容器内测试与Ollama的连通性： ```bash docker exec -it ragflow_container curl http://host.docker.internal:11434 ``` 若使用宿主机网络，替换为宿主机IP（如192.168.1.100）[^2]。 #### 4. **检查端口映射与防火墙** - 确保Docker命令包含端口映射： ```bash docker run -p 11434:11434 ollama/ollama ``` - 关闭防火墙或开放端口（以Ubuntu为例）： ```bash sudo ufw allow 11434 ``` #### 5. **确认模型已下载** - 在Ollama中下载`bge-m3`模型： ```bash ollama pull bge-m3 ``` 检查模型列表： ```bash ollama list ``` #### 6. **检查Ragflow配置** - 确认Ragflow的环境变量指向正确的Ollama地址： ```bash EMBED_MODEL_PROVIDER=ollama OLLAMA_API_BASE=http://host_ip:11434 ``` #### 7. **分析日志定位问题** - 查看Ollama日志： ```bash docker logs ollama_container ``` - 查看Ragflow日志： ```bash docker logs ragflow_container ``` #### 8. **特殊场景处理** - 若使用华为云镜像，检查安全组规则是否放行11434端口[^3]。 - 若使用代理，需在容器内配置代理环境变量： ```bash docker run -e http_proxy=http://host_ip:port ... ``` ###