带你一步步搭建RAGFlow
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带你一步步搭建RAGFlow
带你一步步搭建RAGFlow
用户592用户5922025年7月5日修改
RAGFlow是一个基于对文档深入理解的开源 RAG（检索增强生成）引擎。它的作用是可以让用户创建自有知识库，根据设定的参数对知识库中的文件进行切块处理，用户向大模型提问时，RAGFlow先查找自有知识库中的切块内容，接着把查找到的知识库数据输入到对话大模型中再生成答案输出。它能凭借引用知识库中各种复杂格式的数据为后盾，为用户提供真实可信，少幻觉的答案。RAGFlow的技术原理涵盖了文档理解、检索增强、生成模型、注意力机制等，特别强调了深度文档理解技术，能够从复杂格式的非结构化数据中提取关键信息。下面我手把手教各位同学如何在Linux系统中搭建RAGFlow。
01 RAGFlow 安装
安装前，先确保电脑符合以下要求：
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硬件：CPU ≥ 4 核 ; 内存≥ 16 GB; 磁盘空间 ≥ 50 GB;
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软件：Docker版本 ≥ 24.0.0 ；Docker Compose 版本 ≥ v2.26.1，Docker 和 Docker Compos 必须预先安装好，并且达到版本要求，我就是因为之前安装的Docker Compose 版本太低，导致安装错误，研究了好久才解决问题。
1.
更改 vm.max_map_count 值，设定为：=262144。
这个值的作用是允许Linux系统中，一个进程创建的最大内存映射区域数。如果应用程序需要创建的内存映射区域数超过了这个限制，就会导致映射失败，并可能出现性能问题或者直接导致应用程序崩溃。因此，对于依赖大量内存映射区域的应用程序（例如数据库系统、搜索引擎等），需要适当调整这个参数。
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sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
2.
改完后查看
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sysctl vm.max_map_count
3.
永久更改vm.max_map_count 值， 无需每次开机手动更改。
编辑文件：/etc/sysctl.conf
更改或加入 ：vm.max_map_count=262144
4.
克隆仓库：
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如果下载过程缓慢或不能连接，可以选用Github加速或代理，这里就不详细描述了。
5.
进入docker 文件夹，利用提前编译好的 Docker 镜像启动服务器：
cd ragflow/dockerchmod +x ./entrypoint.shdocker compose -f docker-compose-CN.yml up -d
请注意，运行上述命令会自动下载 RAGFlow 的开发版本 docker 镜像。如果你想下载并运行特定版本的 docker 镜像，请在 docker/.env 文件中找到 RAGFLOW_VERSION 变量，将其改为最新版本。例如 RAGFLOW_VERSION=v0.10.0，v0.10.0是截止到目前最新的版本，然后再运行上述的命令。下载的包较大，超过10G，需要耐心等待。
另外，需要注意docker-compose 需要安装V2.26.1以上版本，如未更新，上述指令会出现这个错误。
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unknown shorthand flag: 'f' in -fSee 'docker --help'.
（1）这里选择较新的 docker-compose V2.29.0 下载，Github下载：https://github.com/docker/compose/releases/tag/v2.29.0，页面选择 docker-compose-linux-x86_64 文件下载。
（2）下载完成后，把docker-compose-linux-x86_64 改名为 docker-compose，放到以下目录即可：
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/usr/local/lib/docker/cli-plugins