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本地化知识库:RAGFlow

1. 下载&安装Docker,为RAGFlow提供配置好的运行环境。

2. 下载Ollama + 大模型,配置环境变量:OLLAMA_HOST: :11434 让虚拟机可以访问到本机上的Ollama,OLLAMA_MODELS:自定义模型的下载位置

3. 去RAGFlow的GitHub页面克隆到本地:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main

4. 进入ragflow-main\docker 目录,修改.env文件,找到RAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:v0.21.1-slim字段,注释掉,放开没有-slim的字段。因为slim版本不包含Embedding模型,需要自己下载和配置。然后命令行执行:docker compose -f docker-compose.yml up -d  启动RAGFlow,需要进入ragflow-main\docker文件夹执行这个命令,否则找不到docker-compose.yml文件,第一次拉取镜像需要挂梯子。

5. 输入 localhost:80,即可进入RAGFlow页面,注册账号然后登陆,点击账号—— Model Providers —— 添加 Ollama,配置:(最大token数可以设置大一些),添加不成功检查一下 防火墙入站规则添加端口 11434,OLLAMA_HOST: :11434 环境变量有没有配置, ollama list中复制模型名称必须完全正确。

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 6. 设置默认模型

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 7. 创建知识库——创建助理

http://www.gsyq.cn/news/36863.html

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