RagFlow部署

一、ragflow相关信息‍‍‍‍‍‍
git地址:https://github.com/infiniflow/ragflow
文档地址:‍https://ragflow.io/docs/dev/

二、部署

git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.gi
docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d
在浏览器中对应的IP地址并登录RAGFlow 默认打开ragflow地址  http://localhost:80

在这里插入图片描述

附件代码

import streamlit as st
from langchain_community.document_loaders import PDFPlumberLoader
from langchain_experimental.text_splitter import SemanticChunker
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_community.llms import Ollama
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains.llm import LLMChain
from langchain.chains.combine_documents.stuff import StuffDocumentsChain
from langchain.chains import RetrievalQA

# co
### RAGFlow 部署指南与最佳实践 #### 加载必要库并准备环境 为了成功部署 RAGFlow,需先安装必要的 Python 库。这通常涉及使用 `pip` 安装特定版本的依赖项。 ```bash pip install ragflow==0.1.0 ``` 确保环境中已配置好这些包之后,可以继续进行下一步操作[^1]。 #### 数据预处理阶段 在实际应用之前,应当准备好用于训练和评估的数据集。此过程可能涉及到读取 CSV 文件中的客户信息以及违约标签,并将其分割成特征矩阵 X 和目标变量 y 的形式。对于大规模数据集来说,合理的做法是采用分批加载的方式以节省内存资源。 ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split data = pd.read_csv('customer_data.csv') X = data.drop(columns=['default']) y = data['default'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) ``` #### 构建与训练模型 定义一个逻辑回归实例来作为基础分类器,并利用训练样本对其进行拟合。在此基础上还可以考虑引入交叉验证机制提高泛化能力。 ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) predictions = model.predict(X_test) ``` #### 性能评估环节 完成上述步骤后,可通过多种度量标准检验所构建系统的有效性。除了简单的准确率之外,还应关注其他重要指标如精确度、召回率及F1分数等。 ```python from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report accuracy = accuracy_score(y_test, predictions) report = classification_report(y_test, predictions) print(f'Accuracy: {accuracy}') print(report) ``` #### 生产环境下的持续监控和支持 一旦应用程序上线运行,在线服务期间必须保持密切监视其表现情况。针对可能出现的问题制定应急预案,比如当遇到内存溢出错误时让服务器进程终止并向磁盘转储堆栈信息以便后续分析调试。 考虑到不同云平台之间的差异性,建议根据具体需求选择合适的托管方案而不仅仅局限于某一家供应商的产品组合。
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