怎么查看域名网站的容量到期,自己写wordpress插件吗,个人网站能否备案,开发一款网站需要多少钱文章目录 一、引言二、安装Ollama部署DeepSeekR1三、安装Docker四、安装使用RAGFlow4.1 系统架构4.2 部署流程4.3 使用RAGFlow4.4 在RAGFlow中新增模型4.5 创建知识库4.6 创建私人助理使用RGA 一、引言
本地部署DeepSeek R1 Ollama RAGFlow构建个人知识库#xff0c;通过将… 文章目录 一、引言二、安装Ollama部署DeepSeekR1三、安装Docker四、安装使用RAGFlow4.1 系统架构4.2 部署流程4.3 使用RAGFlow4.4 在RAGFlow中新增模型4.5 创建知识库4.6 创建私人助理使用RGA 一、引言
本地部署DeepSeek R1 Ollama RAGFlow构建个人知识库通过将数据完全存储在本地硬盘彻底杜绝隐私泄露风险规避云端服务不稳定导致的延迟或中断问题借助RAGFlow的自定义知识库能力可精准解析专业文档如法律、医疗资料突破通用大模型的领域局限实现高效检索与智能问答打造安全、稳定且持续进化的专属知识中枢。
我们部署DeepSeekR1需要借助Ollama开源大模型平台部署RAGFlow需要借助Docker来实现整体流程安装Ollama-部署DeepSeek R1模型-基于Docker部署RAGFlow-配置RAGFlow-知识库构建-问答测试
二、安装Ollama部署DeepSeekR1
亲测有效使用Ollama本地部署DeepSeekR1模型指定目录安装并实现可视化聊天与接口调用安装Ollama部署DeepSeekR1 在完成Ollama与DeepSeek R1的本地部署后部署流程详见以上文章若需通过Docker容器化部署的RAGFlow集成该模型服务需针对性调整Ollama的网络配置以打通容器间通信链路。Docker默认采用独立网络命名空间容器内服务无法直接访问宿主机本地环回地址 127.0.0.1。当RAGFlow容器尝试连接宿主机Ollama服务时需将Ollama的API端点暴露至容器可达的网络接口。 具体操作方法 编辑系统环境变量-高级-环境变量-新建用户变量-变量名OLLAMA_HOST 变量值:11434-重启电脑
三、安装Docker
Docker官网Docker 进入官网后选择Download for Windows -AMD64进行安装 在Windows系统上部署Docker支持 Windows 10/11 专业版/企业版/教育版家庭版需通过WSL2间接支持 安装完毕Docker后选择Use advanced settings 使用高级设置选择Update to the latest version of WSL 2 from MicrosoftRecommended - requires administrator passwod从Microsoft更新到最新版本的WSL 2点击Finish完成 如果安装成功后显示报错Docker Engine stopped...说明缺少wsl此时会自动弹框提示我们安装适用于Linux的Windows子系统安装一下就ok了。如果没有自动弹框我们需要到Windows PoweShell中执行wsl --update命令来进行安装。
如果安装完wsl依旧报错这个时候我们需要检查下报错内容看看是否打开了虚拟机如果没有打开的话我们需要启用虚拟机平台然后在BLOS中启用虚拟化这个大家可以自行去网上来查相应的解决方案这里也不在过多叙述了。
安装完成后我们需要配置一下Docker的镜像源来提高国内的下载速度 https://docker.1ms.run这个镜像源可能会失效如果大家有更好更快的镜像源可以自行配置
四、安装使用RAGFlow
RAGFlow开源代码RAGFlow Github地址 RAGFlow 是一款基于 检索增强生成Retrieval-Augmented Generation, RAG 技术的开源框架专注于构建企业级智能知识库与问答系统。它通过结合大语言模型LLM与结构化文档处理能力实现从海量非结构化数据如PDF、Word、扫描件等中精准提取信息并生成专业回答是当前私有化知识管理的先进工具。
4.1 系统架构 图中组件功能解释File用户上传的原始文件如 PDF、Word、扫描件等是系统的输入源。Document Parser文档解析引擎负责文件格式解析、OCR 识别、版式分析与结构化分块。Documents解析后的结构化文档数据分块文本、表格、图像等存储于向量数据库中。Task Dispatch任务调度器管理文档处理、检索、生成等任务的队列与资源分配。Tasks具体任务实例如解析任务、检索任务、生成任务由调度器分发执行。Questions用户输入的自然语言问题触发检索与生成流程。LMs大语言模型如 DeepSeek R1负责根据检索结果生成最终答案。Answer系统输出的结构化回答结合检索内容与模型生成能力。
流程图 #mermaid-svg-zaXRz2NXWo4iJTtN {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-zaXRz2NXWo4iJTtN .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-zaXRz2NXWo4iJTtN .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-zaXRz2NXWo4iJTtN .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-zaXRz2NXWo4iJTtN .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-zaXRz2NXWo4iJTtN .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-zaXRz2NXWo4iJTtN .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-zaXRz2NXWo4iJTtN .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-zaXRz2NXWo4iJTtN .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-zaXRz2NXWo4iJTtN .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-zaXRz2NXWo4iJTtN svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-zaXRz2NXWo4iJTtN .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-zaXRz2NXWo4iJTtN .cluster-label 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前提条件 CPU 4 核 RAM 16 GB Disk 50 GB Docker 24.0.0 Docker Compose v2.26.1
运行以下命令会自动下载 RAGFlow slim Docker 镜像 v0.16.0-slim。请参考下表查看不同 Docker 发行版的描述。如需下载不同于 v0.16.0-slim 的 Docker 镜像请在运行 docker compose 启动服务之前先更新 docker/.env 文件内的 RAGFLOW_IMAGE 变量。比如你可以通过设置 RAGFLOW_IMAGEinfiniflow/ragflow:v0.16.0 来下载 RAGFlow 镜像的 v0.16.0完整发行版。
$ cd ragflow-main
$ docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d如果需要修改不同的发行版可以进入到ragflow-main的docker文件夹中然后修改.env文件 默认的发行版是RAGFLOW_IMAGEinfiniflow/ragflow:v0.16.0这个是精简版仅包含核心运行依赖如果我们想使用标准版的话可以把它注释掉然后打开RAGFLOW_IMAGEinfiniflow/ragflow:v0.16.0 标准版的注释标准版包含核心依赖以及开发调试工具 此时我们需要切换到ragflow-main目录然后运行docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d来安装Docker镜像我们可能会在安装的过程中安装失败或者安装速度缓慢此时我们需要配置Docker的镜像源下面是RAGFlow提供的一些镜像源可供参考可能需要借助魔法魔法需要大家自行解决
华为云镜像名swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/infiniflow/ragflow阿里云镜像名registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/infiniflow/ragflow 4.3 使用RAGFlow
RAGFlow安装完成后默认端口是80此时我们访问localhost如果能访问到登录页面就证明部署成功了此时我们需要注册一个账号来进行登录 进入到首页就是这个样子此时我们需要添加并配置Ollama模型到RAGFlow中
4.4 在RAGFlow中新增模型
第一步点击头像 第二步新增Ollama模型 选择模型提供商然后选择添加Ollama模型随后模型类型选择chat模型名称就是你本地部署的DeepSeek的模型名称我这里本地部署的是deepseek-r1:1.5b如果不知道模型名称是什么的可以去DOS窗口去执行ollama list命令来进行查询基础URL的话我们这个需要写http://host:porthost获取方式需要通过DOS窗口执行ipconfig命令去查询端口号默认是11434最大token数这里大家随意设置token数取决于大模型输出内容的长度。最后点击确定。 查询本机ip地址 查询本地部署模型名称 第三步随后我们需要去配置系统模型这里我们聊天模型选择deepseek-r1
4.5 创建知识库 这里我们需要对自己的知识库新增文件后然后解析我们上传的知识库
4.6 创建私人助理使用RGA
这里我们需要设置助理的名称以及配置刚刚我们创建的知识库 我们这里可以看出它引用了我刚刚上传的知识库
如果大家在部署的任何环节中出现问题的话可以在评论区中留言或者可以添加下方的名片来咨询遇到的问题感谢大家阅读谢谢
