《RAGFlow》本地部署-创建知识库RAGFlow 是什么？ RAGFlow 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG

RAGFlow 是什么？

RAGFlow 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎。RAGFlow 可以为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程，结合大语言模型（LLM）针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。

它的官网也提供了试用的demo，地址是：demo.ragflow.io

我这个是创建了一个知识库的样子，大家如果第一次试用，是没有这个知识库的

本地部署

如果你想在Windows上部署RAGFlow，你要下载一个桌面版的docker，地址是：www.docker.com/products/do…, 下载安装完在cmd里面敲docker,如果能看到下面的界面，就证明docker已经安装成功了

如果电脑安装了git，可以直接通过git把代码拉取下来

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

如果没有装git，可以直接到github.com/infiniflow/… 把代码下载下来

然后进入到docker文件夹，并启动项目

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

服务器启动成功后再次确认服务器状态

docker logs -f ragflow-server

出现以下界面提示说明服务器启动成功

     ____   ___    ______ ______ __               
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 * Running on all addresses (0.0.0.0)
 * Running on http://127.0.0.1:9380
 * Running on http://x.x.x.x:9380

第一次启动时是这样的界面

如果打开http://127.0.0.1:9380 报404说明RAGFlow 可能并未完全启动成功

在你的浏览器中输入你的服务器对应的 IP 地址并登录 RAGFlow

注册一个账号就可以登录了

RAGFlow创建知识库

先来到个人中心，设置一下模型，我这里用的是OpenAI,将key填进去就可以了，当然也支持其他的模型，大家去申请相应的key就可以了

点击知识库，写一个名字，点击新增文件上传文件

接下来就可以聊天了，配置助理

接下来就可以进行测试了，我进行了测试，感觉效果还可以