RAGFlow v0.13.0 源码本地部署

原创 已于 2024-11-06 11:53:29 修改 · 置顶 · 1.3k 阅读 · 5 ·
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#flask #python #自然语言处理 #语言模型 #nlp #word2vec

于 2024-11-05 16:32:01 首次发布
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【ragflow】安装2：源码安装依赖
突围
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ragflow 安装
来自工业界的知识库 RAG 服务(二)，RagFlow 源码全流程深度解析
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易迟的专栏
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前面介绍过有道 QAnything 源码解析，通过深入了解工业界的知识库 RAG 服务，得到了不少调优 RAG 服务的新想法。因此本次趁热打铁，额外花费一点时间，深入研究了另一个火热的开源 RAG 服务RagFlow的完整实现流程，希望同样有所收获。首先依旧可以先从框架图入手，与常规的 RAG 架构进行一些比较可以看到右侧知识库被明显放大，同时最右侧详细介绍了文件解析的各种手段，比如OCR等，这些在常规的 RAG 中可能会作为一个不起眼的。
0基础玩deepseek+RAGFlow本地部署+搭建知识库
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宝子们😎，还在为找资料东奔西走，被付费知识 “割韭菜” 而烦恼吗🧐？今天就给大家分享超实用的技术干货 ——DeepSeek 和 RAGFlow 本地部署，再手把手教你搭建专属知识库📚，让知识管理和获取变得轻松又高效，而且 0 基础也能轻松上手！宝子们😎，还在为找资料东奔西走，被付费知识 “割韭菜” 而烦恼吗🧐？今天就给大家分享超实用的技术干货 ——DeepSeek 和 RAGFlow 本地部署，再手把手教你搭建专属知识库📚，让知识管理和获取变得轻松又高效，而且 0 基础也能轻松上手！1、安装。
DeepSeek RAGFlow构建本地知识库系统
助力企业数字化转型及企业院校赋能培训
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本文详细的介绍了DeepSeek+RAGFlow 构建本地知识库系统，包含下载Docker,安装Docker,RAGFlow配置，新建知识库、模型配置及新建知识问答等内容。
RAGFlow本地化部署（Windwos）大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！
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之前一直在使用Dify，虽然我觉得很好用，但是对于Dify的知识库，确实有一点点不满意，简单的使用还行，稍微复杂点的就跟不上节奏了，之前我就说过Dify可以外接RAGFlow作为外部知识库使用，所以今天我们就来聊聊如何本地化部署RAGFlow。
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RagFlow 源码部署启动指南
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07-01 1928
阅读源码发现其实就是启动 task_executor.py 和 ragflow_server.py 两个服务，但是还有相关的环境变量不知道怎么设置。不知道原因：后面新建了个环境变量文件，把所有的注释都去掉，就能用了。如果已安装，可跳过。#redis_port 无法解析。配置文件示例（建议放入。
RAGFlow源码部署流程（含问题及解决方案）
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12-12 1万+
的构建版本信息：使用的是麒麟（Kylin）桌面版系统，具体版本为Kylin-Desktop V10-SP1-hwe，构建日期为2021年8月20日。直接 GitHub 下载：docker/compose 选择自己喜欢的版本，这里直接拉满，下载当前最新的版本：v2.24.0。可以看到 docker 可以正常启动，不过当前是在窗口中手动启动的，Ctrl + C，杀掉就好。使用git下载也可，本机没有安装配置git，下载源码包，解压到指定目录。发现这种做法太慢了，直接手动下载，放到指定位置解压！
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通过理解和掌握torchvision-0.13.0源码，开发者不仅可以深入理解计算机视觉模型的内部工作原理，还可以利用其在jetson这样的嵌入式平台上实现高效的图像处理和模型部署。这在物联网、边缘计算等场景下具有广泛的应用...
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07-05
部署kube-prometheus-v0.13.0所需镜像资源包，使用以下方式导入 ctr -n k8s.io image import kube-prometheus-v0.13.0-images.tar
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