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ps：在实际进行源码部署时，发现并没有github上说的那么简单，源码部署成功后就赶紧写了这篇博客记录。源码部署耗时 2 天，怀疑人生了！
ps：如果执行时报乱起八糟的环境错误，请百度自行解决，环境问题 太多了，实在太多了，欲哭无泪啊！！！

github上的 readme 流程

https://github.com/infiniflow/ragflow/blob/main/README_zh.md

后端源码部署的操作：

• 需要安装 jdk8 即：Java环境，配置 JAVA_HOME 不要问为啥，不配你会后悔的

ps：安装依赖包时总是出现乱七八糟的问题，索性直接从 docker拉取文件到宿主机

1. 将 docker 中的 .venv 文件夹拉到宿主机，/root/.ragflow 文件夹拉到宿主机

2. 其它依赖的环境：
   /root/.ragflow
/root/nltk_data

3. 如果没有 python3 环境则创建：我用的是 conda
   conda create -p ~/wh/ragflow_back/.venv python=3.10
   然后按提示激活 环境

4. 设置环境变量：
   export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
   export PYTHONPATH=$(pwd)

5. 启动：bash docker/launch_backend_service.sh，脚本中的 WS变量为 线程数

6. 配置文件：
   /ragflow/conf/service_conf.yaml mysql、es、redis、默认模型
   /ragflow/docker/launch_backend_service.sh 脚本中的 WS 变量为 线程数，目前设置为 5

前端部署：

1. 环境：node18
2. 安装依赖：npm install
3. 打包：npm run build，打包后 nginx 映射本地目录即可（ps：启动后先服务器 curl 确认是否启动前端）

docker 部署

1. 按官网操作，如出现启动报错，请改成 docker-compose
2. 注意：
   docker-compose 停止容器时，-v 参数会导致路由发生变动，会出现堡垒机无法登录等情况

设置账户使用默认模型

先在模型提供商中添加一下模型，如果报错那就多换几个模型提供商试试，然后查看 mysql下面两个表的内容。看一眼就知道怎么设置默认模型了

-- 本地 llm 模型
INSERT INTO `ragflow`.`tenant_llm` (`create_time`, `create_date`, `update_time`, `update_date`, `tenant_id`, `llm_factory`, `model_type`, `llm_name`, `api_key`, `api_base`, `max_tokens`, `used_tokens`) VALUES (1741831783520, '2025-03-13 10:09:43', 1741831783520, '2025-03-13 10:09:43', 'a83193c6f04411ef9a525254003e5af7', 'LocalAI', 'rerank', 'bge-reranker-large___LocalAI', 'xxxxxxxxxxxxxxx', 'http://115.190.98.137:11435/', 2048, 0);-- 用户默认模型
UPDATE tenant 
SET `public_key` = NULL, `llm_id` = 'deepseek-r1:7b___LocalAI@LocalAI', `embd_id` = 'bge-large-zh-v1.5___LocalAI@LocalAI', `asr_id` = '', `img2txt_id` = '', `rerank_id` = 'bge-reranker-large___LocalAI@LocalAI', `tts_id` = NULL, `credit` = 512, `status` = '1' 
WHERE `id` = 'a83193c6f04411ef9a525254003e5af7';