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1. 相关资源

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2. 核心特性

• 🍭 “Quality in, quality out”
  • 基于深度文档理解，能够从各类复杂格式的非结构化数据中提取真知灼见。
  • 真正在无限上下文（token）的场景下快速完成大海捞针测试。
• 🍱 基于模板的文本切片
  • 不仅仅是智能，更重要的是可控可解释。
  • 多种文本模板可供选择。
• 🌱 有理有据、最大程度降低幻觉（hallucination）
  • 文本切片过程可视化，支持手动调整。
  • 有理有据：答案提供关键引用的快照并支持追根溯源。
• 🍔 兼容各类异构数据源
  • 支持丰富的文件类型，包括 Word 文档、PPT、excel 表格、txt 文件、图片、PDF、影印件、复印件、结构化数据、网页等。
• 🛀 全程无忧、自动化的 RAG 工作流
  • 全面优化的 RAG 工作流可以支持从个人应用乃至超大型企业的各类生态系统。
  • 大语言模型 LLM 以及向量模型均支持配置。
  • 基于多路召回、融合重排序。
  • 提供易用的 API，可以轻松集成到各类企业系统。

3. 安装与部署

3.1 环境准备

• 依赖工具：安装 Docker 与 Docker Compose。

• 系统要求：

  # 查看vm.max_map_count值，要求其不能小于 262144
  sysctl vm.max_map_count
  # 小于的话，进行设置
  sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
  # 永久生效，修改 /etc/sysctl.conf
  vim /etc/sysctl.conf
  # 修改文件中以下内容
  vm.max_map_count=262144
  

3.2 部署RagFlow

cd ~/workspace/ai/tools && git clone --depth 1 https://github.com/infiniflow/ragflow.git && cd ragflow/docker
# 使用CPU
# docker compose -f docker-compose.yml up -d# 使用GPU
docker compose -f docker-compose-gpu.yml up -d
# 确认服务器状态
docker logs -f ragflow-server

默认通过 http://localhost 即可访问 RagFlow 控制台，首次登录需要设置管理员密码。

3.3 更新RagFlow

# 更新 RagFlow
docker compose down
git pull origin main
docker compose pull
docker compose -f docker-compose-gpu.yml up -d

3.4 系统配置

1. 系统配置涉及以下三份文件：

   • .env：存放一些基本的系统环境变量，比如 SVR_HTTP_PORT、MYSQL_PASSWORD、MINIO_PASSWORD 等。
   • service_conf.yaml.template：配置各类后台服务。
   • docker-compose.yml: 系统依赖该文件完成启动。
     请务必确保 .env 文件中的变量设置与 service_conf.yaml.template 文件中的配置保持一致！

2. 如果不能访问镜像站点 hub.docker.com 或者模型站点 huggingface.co，请按照 .env 注释修改 RAGFLOW_IMAGE 和 HF_ENDPOINT。

3. ./docker/README 解释了 service_conf.yaml.template 用到的环境变量设置和服务配置。

4. 如需更新默认的 HTTP 服务端口(80), 可以在 docker-compose.yml 文件中将配置 80:80 改为 <YOUR_SERVING_PORT>:80。

5. 所有系统配置都需要通过系统重启生效 docker compose -f docker-compose-gpu.yml up -d 。

4. 接入本地模型

笔者实验环境为 Ubuntu24.04，宿主机启动 Ollama 服务 + Docker Compose部署 RagFlow

4.1 接入 Ollama 本地模型

4.1.1 步骤

1. 点击 RagFlow 平台 右上角头像 → 模型供应商，选择 Ollama，点击 添加模型。
2. 选择 模型类型，输入 模型名称、基础URL、最大token数，其他选项可使用默认设置即可，点击 确定。其中：
   • 模型名称 为 Ollama 服务中的模型名称，可通过 ollama list 获取
     
   • 基础URL 为 Ollama 服务地址，例如 http://host.docker.internal:11434
     

4.1.2 常见问题

1. Connection refused问题

   使用官方文档中的 http://host.docker.internal:11434 作为基础URL，可能会出现 httpconnectionpool (host=localhost, port=11434): max retries exceeded with url:/cpi/chat (Caused by NewConnectionError ('<urllib3.connection.HTTPConnection object at 0x7f8562812c20>: fail to establish a new connection:[Errno 111] Connection refused')) 错误，此时需要直接使用宿主机的IP地址。

2. 解决步骤:

   1. 设置 Ollama 服务监听地址

      # 修改 ollama.service 文件，添加 OLLAMA_HOST 环境变量
      sudo vim /etc/systemd/system/ollama.service
      # 在 [Service] 下添加
      Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
      # 重新加载配置文件
      sudo systemctl daemon-reload
      sudo systemctl restart ollama
      # 查看服务状态，确保 ollama 服务以 :::11434 启动
      sudo netstat -tulnp | grep ollama 
      # 重启Dify
      docker compose down
      docker compose up -d
      

   2. 开启防火墙端口
      如果仍有问题，考虑是否防火墙拦截了 11434 端口，需要配置防火墙规则。

      sudo ufw allow 11434/tcp && sudo ufw reload
      

   3. 在docker容器中测试地址连通性

      # 进入Dify容器
      docker exec -it ragflow-server bash
      # 测试地址连通性
      curl http://host.docker.internal:11434 # 应成功返回 Ollama is running
      # 或者使用本机IP地址测试
      curl http://192.168.163.248:11434 # 应成功返回 Ollama is running
      

   4. 获取本机IP地址（容器外执行）

      # 获取本机IP地址，假如输出为 192.168.163.248
      hostname -I | awk '{print $1}'
      

4.2 接入 VLLM 模型

1. 点击 RagFlow 平台 右上角头像 → 模型供应商，选择 VLLM，点击 添加模型。
2. 选择 模型类型，输入 模型名称、基础URL、最大token数，其他选项可使用默认设置即可，点击 确定。其中：
   • 模型名称 为 Ollama 服务中的模型名称，可通过 ollama list 获取
     
   • 基础URL 为 Ollama 服务地址，例如 http://host.docker.internal:8000/v1
     

值得注意的是：笔者测试的模型名称为 /home/allen/workspace/ai/models/modelscope/deepseek-ai___DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 时，RagFlow 识别到的实际模型名称为 /home/allen/workspace/ai/models/modelscope/deepseek-ai，导致提示 Fail to access model(/home/allen/workspace/ai/models/modelscope/deepseek-ai).**ERROR**: MODEL_ERROR - Error code: 404 - {'object': 'error', 'message': 'The model“/home/allen/workspace/ai/models/modelscope/deepseek-ai”does not exist.', 'type': 'NotFoundError', 'param': None, 'code': 404} 问题。

5. 应用场景

🔹 知识库智能问答
🔹 自动化数据分析
🔹 私有化客服机器人

6. 总结

RagFlow 通过 RAG 优先设计 与 开箱即用的部署方案，降低了企业构建大模型应用的门槛。其核心优势包括：

• 精准检索：结合语义搜索与关键词匹配，提升回答可靠性。
• 灵活扩展：模块化架构支持快速适配新模型与业务需求。
• 企业级安全：数据全程本地处理，无第三方依赖。

通过本文指南，开发者可快速完成 RagFlow 的部署、模型接入与应用开发，加速 AI 技术在实际业务中的落地。