ragflow本地部署教程
时间: 2025-05-20 16:10:19 浏览: 58
### RAGFlow 本地部署教程
#### 配置环境
为了成功运行 RAGFlow,首先需要确保开发环境中已安装 Docker 和 Git 工具。如果尚未安装这些工具,可以参考 Ubuntu 的官方文档进行系统更新以及构建工具的安装[^4]。
#### 克隆项目仓库
执行以下命令来克隆 RAGFlow 的 GitHub 仓库到本地:
```bash
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
```
此操作会下载项目的全部源码文件至当前目录下[^3]。
#### 导入所需镜像
在完成代码库拉取之后,需加载一系列预构建好的容器镜像以支持应用的不同组件功能实现。具体步骤如下所示:
- 加载 `infiniflow-ragflow` 主程序镜像;
- 加载向量数据库服务端口映射所需的依赖项如 MinIO 对象存储、MySQL 数据库管理系统及 Elasticsearch 文档搜索引擎等;
以下是实际使用的 shell 脚本片段用于批量处理上述任务:
```bash
docker load -i resources/infiniflow-ragflow-v0.16.0-slim.tar
docker load -i resources/valkey-valkey-8.tar
docker load -i resources/minio-RELEASE.2023-12-20T01-00-02Z.tar
docker load -i resources/mysql-8.0.39.tar
docker load -i resources/elasticsearch-8.11.3.tar
```
最后启动所有关联的服务实例并设置为后台模式运行:
```bash
docker-compose -f docker-compose.yml up -d
```
以上脚本来源于官方指导说明材料[^5]。
#### 模型配置调整
当涉及到模型调用部分时,考虑到 RAGFlow 自身也是基于 Docker 架构搭建起来的应用框架,在其内部访问外部网络资源或者与其他微服务交互过程中可能会遇到跨网通信问题。此时应当特别留意 URL 地址设定规则。例如针对 Ollama 这样单独部署于宿主机上的第三方推理引擎接口路径应指定成形似下面这样的形式以便顺利达成连接目标:
```
http://host.docker.internal:11434
```
该方法已被多次验证适用于此类场景下的无缝对接需求[^1][^2]。
阅读全文
相关推荐


















