Linux ollama ragflow
时间: 2025-04-08 18:01:54 浏览: 23
### 配置与运行 Ollama 和 RagFlow 的方法
#### 安装 Ollama
在 Linux 环境下安装 Ollama 可通过以下两种方式进行:
1. 使用 `curl` 脚本自动完成安装:
```bash
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
```
此脚本会自动下载并安装 Ollama 到系统的适当位置[^3]。
2. 手动下载压缩包并解压:
```bash
curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tgz -o ollama-linux-amd64.tgz
sudo tar -C /usr -xzf ollama-linux-amd64.tgz
```
上述命令将手动下载适用于 AMD64 架构的 Linux 版本,并将其解压到 `/usr` 目录中[^1]。
#### 启动 Ollama 服务
安装完成后,启动 Ollama 服务以便后续操作能够正常工作:
```bash
ollama serve
```
该命令会在后台启动 Ollama HTTP API 服务,默认监听地址为 `http://localhost:11434`。
#### 下载大模型
为了使 Ollama 正常运作,需提前下载所需的大型语言模型。例如,可以使用如下命令来获取 DeepSeek-R1 模型:
```bash
ollama pull deepseek-r1
```
更多可用模型可通过访问 Ollama 官网查询[^4]。
#### 部署 RagFlow
RagFlow 是一种用于构建检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 流程的工具集,在 Linux 上部署它通常涉及以下几个方面的工作流设计[^2]:
- **数据准备**: 将文档转换成适合索引的形式。
- **向量数据库集成**: 如 Milvus 或 Pinecone,用来存储和检索嵌入式表示。
- **微调或适配预训练模型**: 结合具体业务场景调整 LLM 行为。
实际应用时可参考官方文档或者社区教程进一步了解细节实现步骤。
#### 运行示例
假设已经完成了所有前期准备工作,则可以通过下面的方式测试整个流程是否通畅:
```python
import requests
url = "http://localhost:11434/api/generate"
payload = {"model": "deepseek-r1", "prompt": "What is the capital of France?"}
response = requests.post(url, json=payload)
print(response.json()["content"])
```
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