windows上的RagFlow+ollama知识库本地部署
一、 docker的安装与部署
1. 下载Docker Desktop
访问Docker官网并下载适用于Windows的Docker Desktop安装程序。
RagFlow对docker的要求: Docker ≥ 24.0.0 & Docker Compose ≥ v2.26.
docker 下载地址:
https://www.docker.com/
Get Docker | Docker Docs
如下图所示:
2. 安装Docker
如下图 双点击 Docker Desktop Installer.exe 进行安装,安装完成后可以重启电脑也可以不重启电脑。
3. 检查Docker 安装是否成功
按windos键+r 打开终端控制台 输入docker,按回车,如有如下输出信息则表示docker安装成功。
4. 错误处理
安装完docker,如果Docker Engine无法正常启动,多半是WSL 等环境没有配置好。
4.1 WSL安装
手动下载wsl
下载地址: https://wslstorestorage.blob.core.windows.net/wslblob/wsl_update_x64.msi
下载完安装后,重启docker尝试是否正常,如果仍不正常,参考下述文档说明查找问题。
安装WSL文件 档: 安装 WSL | Microsoft Learn
手动安装 WSL 的步骤
如果您需要手动安装 WSL(例如在旧版本 Windows 上),可以参考以下文档:
- 手动安装 WSL 的完整步骤
旧版 WSL 的手动安装步骤 | Microsoft Learn
- 该文档适合无法使用 wsl --install 命令的情况。
- 包括启用 WSL 功能、安装 Linux 内核更新包、设置默认版本(WSL 1 或 WSL 2)等
4.2 尝试界面操作打开配置功能
将系统这两项目功能打开。
使用 Docker Desktop 配合 WSL 2也可以参考以下文档:
- Docker Desktop 与 WSL 2 集成指南
WSL | Docker Docs
- 介绍了如何配置 Docker Desktop 使用 WSL 2 作为后端运行环境。
我的系统提示wsl启动报错,错误如下图所示
解决方案:更新wsl就可以了。
wsl --update
wsl --update --web-download
二、 ollama的安装与部署
ollama是一款本地化运行大预言模型(LLM)的开源工具。基于ollama可以在本地创建、运行和管理多种模型,同时可以方便的被其他应用调用。
下载地址:Ollama
下载后直接安装就可以了。
划重点:然后要在环境配置两个变量,一个是为了和RAGFlow进行通信,一个是因为模型库比较大,默认都放在C盘了。修改一下盘符
安装成功能后,在cmd窗口输入:ollama -v,显示如下表示安装成功。
下载embedding模型
下载地址:Embedding models · Ollama Search
5. docker 配置
安装成功后进行docker界面,正常进入界面如下:
配置下载数据数源及镜像位置,避免因镜像文件过大,挤占C的空间
如图所示:
上图所示修改镜像位置为D盘
配置镜像下载数据源地址
在docker engine中填入
"builder": {"gc": {"defaultKeepStorage": "20GB","enabled": true}},"experimental": false,"registry-mirrors": ["https://2a6bf1988cb6428c877f723ec7530dbc.mirror.swr.myhuaweicloud.com","https://docker.m.daocloud.io","https://hub-mirror.c.163.com","https://mirror.baidubce.com","https://your_preferred_mirror","https://dockerhub.icu","https://docker.registry.cyou","https://docker-cf.registry.cyou","https://dockercf.jsdelivr.fyi","https://docker.jsdelivr.fyi","https://dockertest.jsdelivr.fyi","https://mirror.aliyuncs.com","https://dockerproxy.com","https://docker.m.daocloud.io","https://docker.nju.edu.cn","https://docker.mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn","https://docker.mirrors.ustc.edu.cn","https://mirror.iscas.ac.cn","https://docker.rainbond.cc"]
}
三、RagFlow的安装与部署
1、RagFlow介绍
RAGFlow 是一款基于深度文档理解的开源的 RAG(Retrieval-Augmented Generation)引擎,所谓 RAG 就是检索增强生成的简称。这款工具为企业和个人提供了精简的 RAG 工作流程。可以用于高效处理信息,为多种场景提供智能解决方案,如本地知识库的构建、问答系统的搭建,大量文本信息的处理等。
项目文档地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/blob/main/README_zh.md
2、部署环境
基于ubuntu20.04进行部署。
RagFlow对电脑配置要求:
CPU ≥ 4 cores (x86);
RAM ≥ 16 GB;
Disk ≥ 50 GB;
Docker ≥ 24.0.0 & Docker Compose ≥ v2.26.1.
这个项目的源 Github 地址为:
RAGFlow
3. 安装部署RagFlow
1、首先将这个项目 Fork 到自己的账号中,然后点击右上角的 Code,点击 Download ZIP,下载到本地,解压到你想存放的本地文件夹。
2、进入刚才解压的文件夹,并进入其中的 docker 文件夹,打开cmd
3、首先修改一下.env 这个配置文件,目的是让其集成嵌入模型,默认安装的嵌入模型是轻量级模型,是没有嵌入模型的功能。
下图是原始的.env 配置文件中嵌入模型状态
修改时,只需要在第一个框轻量级前加上 #,把第二个框的模型前去掉 #即可,可见对比图
4、在执行 Docker compose 命令之前,需要先做一个修改,因为我的 Docker 中已经安装了 Dify,而 Dify 默认使用了 80 和 443 端口,如果直接安装,会出现端口冲突的问题。因此需要进行修改,把端口分别修改为 8080:80,8443:443。如果你电脑的80端口未被占用,就不需要修改。
5、现在就可以输入命令,有两组命令可根据电脑进行选择
第一组是使用 CPU 执行嵌入和 DeepDoc 任务(对于没有英伟达显卡的用户):
docker compose -f docker-compose.yml up -d
1
第二组是使用 GPU 加速嵌入和 DeepDoc 任务(对于有英伟达显卡的用户):
docker compose -f docker-compose-gpu.yml up -d
1
6、经过上面的步骤,现在 RAGFlow 就可以用 127.0.0.1:8080 打开了
7、登录RAGFlow后,先配置模型,填入相应的 API,系统会自动探测模型
其中的嵌入模型可以选 RAGFlow 内置的专门针对中文的 BGE 模型,也就是我们前面修改.env使其生效的模型。
接下来就可以创建知识库,搭建属于自己的 Agent 了。这是搭建的一个医用知识库及医用 Agent。
RAGFlow里的知识库不仅可以个人使用,也可以提供给团队使用,也是局域网使用知识库的解决方案之一。
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