ubantu + ollama + deepseek + ragflow 安装
时间: 2025-06-26 18:28:42 浏览: 13
### 安装与配置 Ollama、DeepSeek 和 RAGFlow 的方法
#### 1. 安装 Ollama
要在 Ubuntu 上安装 Ollama,可以按照官方推荐的方法执行以下命令来完成自动化脚本安装:
```bash
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
```
此命令会下载并运行安装脚本来设置 Ollama 环境[^1]。
安装完成后,可以通过启动服务验证其正常工作状态:
```bash
ollama start
```
如果一切顺利,Ollama 将会在本地端口 `http://localhost:11434` 提供服务。
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#### 2. 配置 DeepSeek 模型
DeepSeek 是一种先进的大语言模型系列,支持通过 Ollama 进行加载和管理。要使用 DeepSeek 模型,需先确认已成功安装 Ollama 并将其更新到最新版本。
以下是加载 DeepSeek 模型的具体操作流程:
- 使用以下命令拉取 DeepSeek 模型:
```bash
ollama pull deepseek/medium
```
上述命令中的 `deepseek/medium` 表示从中等规模的 DeepSeek 模型开始测试。如果有更高性能需求,可以选择其他变体如 `deepseek/large` 或者 `deepseek/xlarge`。
一旦模型被成功拉取下来,在后续调用 API 接口中即可指定该模型作为默认选项。
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#### 3. 实现 RAGFlow 流程集成
RAG (Retrieval-Augmented Generation) Flow 结合检索增强技术优化生成质量。为了实现这一功能链路,通常需要构建如下几个模块组件:
- **向量数据库**: 存储文档数据及其对应的嵌入表示形式。
- **查询解析器**: 负责理解用户输入并将之转化为结构化请求。
- **LLM 响应处理器**: 利用预训练好的 LLM 如 DeepSeek 来生成最终回复内容。
具体实践步骤可能涉及以下方面:
- 构建索引库:选择合适的开源工具比如 Milvus, Weaviate 或 Pinecone 创建高效的相似度匹配引擎;
- 数据处理管道设计:定义清晰的数据流路径以便于维护扩展;
- 应用层封装接口开发:对外暴露 RESTful Web Service 方便前端或其他系统调用;
这些部分可以根据实际项目情况灵活调整定制。
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### 示例代码片段展示
下面给出一段简单的 Python 示例程序演示如何基于 FastAPI 设置基本的服务框架并与 Ollama 协同运作:
```python
from fastapi import FastAPI
import requests
app = FastAPI()
@app.post("/generate/")
async def generate_text(prompt: str):
url = "http://localhost:11434"
payload = {"prompt": prompt, "model": "deepseek"}
response = requests.post(f"{url}/api/generate", json=payload).json()
return {"result": response["response"]}
```
以上代码创建了一个小型 HTTP Server ,允许外部客户端提交自然语言问题并通过内部调用 Ollama 获取答案返回给用户。
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