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基于RAGFlow+DeepSeek构建企业级知识库

发布日期:2025-11-19 03:21:35 浏览次数: 2362
作者:AGI舰长

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手把手教你用RAGFlow+DeepSeek搭建企业知识库,从服务器配置到模型部署全流程详解。

核心内容:
1. 云服务器租用与基础环境配置
2. Ollama和DeepSeek模型的安装与接入
3. Docker环境部署及RAGFlow集成

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

 1、租云平台服务器


 很简单,避免广告嫌疑,这里我略过了...


Ollama%E5%92%8CDeepSeek">2、安装Ollama和DeepSeek

2.1 Ollam安装

打开:https://ollama.com/


一条命令就可以下载部署ollama

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

安装成功:


为了能在本地让dify接入Ollama,所以我们需要修改Ollama的端口号(是因为我们租的服务器的缘故)

#往里面添加 Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:8891"vi /etc/systemd/system/ollama.service


## 重新启动的配置
sudo systemctl daemon-reloadsudo systemctl restart ollama

接入R1模型


2.2 DeepSeek模型接入

## 执行命令OLLAMA_HOST=127.0.0.1:8891 ollama run  deepseek-r1:8b



3、安装Docker

详细教程可以看我知识库文章

https://www.yuque.com/lhyyh/linux/gncl1ptu0lvgf2rh

sudo apt-get update#这个步骤可以不做sudo apt-get install ca-certificates curlsudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings#如果网络不好,这个文件用手动的方式下载,然后把文件改名叫docker.asc即可sudo curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker.ascsudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.asc#将Docker的APT仓库添加到Ubuntu系统的APT源列表中,#以便后续可以通过APT包管理器安装Docker相关的软件包# Add the repository to Apt sources:echo \  "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] https://download.docker.com/linux/ubuntu \  $(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME") stable" | \  sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/nullsudo apt-get update
 # 安装Dockersudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io    # 启动Docker服务sudo systemctl start dockersudo systemctl status docker


看到running状态说明docker已经正常启动

4、部署RAGFlow

网站地址:

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

4.1 下载工程

$ git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git

4.2 修改版本信息

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_IMAGE=infiniflow/ragflow:v0.16.0 来下载 RAGFlow 镜像的 v0.16.0 完整发行版。


4.3 修改端口号

docker-compose.yml


4.4 项目部署

$ cd ragflow$ docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d

如果你遇到 Docker 镜像拉不下来的问题,可以在 docker/.env 文件内根据变量 RAGFLOW_IMAGE 的注释提示选择华为云或者阿里云的相应镜像。


sudo nano /etc/docker/daemon.json添加如下内容:{    "log-driver": "json-file",    "log-opts": {        "max-size": "100m",        "max-file": "1"    },    "registry-mirrors": [        "https://x9r52uz5.mirror.aliyuncs.com",        "https://dockerhub.icu",        "https://docker.chenby.cn",        "https://docker.1panel.live",        "https://docker.awsl9527.cn",        "https://docker.anyhub.us.kg",        "https://dhub.kubesre.xyz"    ]}然后重启dockersystemctl daemon-reloadsystemctl restart docker

重复执行如下命令

$ cd ragflow$ docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d


5、启动的服务

docker logs -f ragflow-server



大家根据自己的情况注册即可

6、知识库测试

6.1 接入LLM模型

我们通过Ollama接入即可:

选择接入方式:ollama





系统模型配置



创建知识库


上传知识文件


点击解析(关键步骤)





效果测试



构建助理:Dify万能通


配置语言模型


对话测试



效果还不错,不过我本人更习惯使用 Dify !


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