ubuntu安装ragflow+ollama,构架本地知识库大模型,踩坑记录

主要是记录安装过程中遇到的坑和必要的配置,请结合“ ragflow中文网:ragflow/README_zh.md at main · infiniflow/ragflow”等一起食用

一.ragflow安装:

我采用docker来安装,首先如教程所述,确定硬件和配置是否满足,确定docker已经安装

1.克隆仓库

前提需要配置git

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

2.进入 docker 文件夹,利用提前编译好的 Docker 镜像启动服务器

2.1进入 docker 文件夹

$ cd ragflow/docker

tips:此时可以结合你已下载的docker镜像情况,适当修改docker-compose-base.yml中的image名称,改为你已经下载的镜像名称,省去重复拉取镜像的步骤,例如我配置后的image如图

$ cat docker-compose-base.yml | grep image
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:${STACK_VERSION}
    image: infiniflow/infinity:v0.6.0-dev3
    # mysql:5.7 linux/arm64 image is unavailable.
    image: mysql:8.0

### 安装和配置 RAGFlow 框架 为了在 Ubuntu 上成功安装和配置 RAGFlow 框架,需遵循一系列特定的操作流程。确保所使用的操作系统版本满足最低要求,即推荐使用 Ubuntu 22.04 或更高版本[^1]。 #### 准备环境 确认服务器具备足够的硬件条件来支持框架运行,建议至少配备双核处理器以及不少于 4GB 的 RAM 和充足的磁盘空间以容纳项目文件和其他依赖项。 #### 更新软件包列表 保持系统最新状态非常重要,在执行任何新的安装之前应先更新现有的软件包列表: ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` #### 安装必要的依赖库 根据官方文档说明,可能需要预先安装某些基础工具和服务作为前置条件。这通常包括 Python 解释器及其开发头文件、pip 工具以及其他常用构建工具等: ```bash sudo apt install python3-pip python3-dev build-essential libssl-dev libffi-dev python3-setuptools ``` #### 创建虚拟环境 (可选) 虽然不是强制性的步骤,但是创建独立的Python虚拟环境有助于隔离不同项目的依赖关系冲突,并简化后续维护工作: ```bash python3 -m venv ragflow-env source ragflow-env/bin/activate ``` #### 使用 pip 安装 RAGFlow 及其依赖 一旦准备就绪,则可以通过 `pip` 来获取最新的稳定版RAGFlow发行版连同所需的所有第三方模块一起下载下来: ```bash pip install ragflow ``` #### 配置服务启动脚本 对于希望将此应用程序设为后台常驻进程的情况来说,可以考虑编写Systemd单元文件以便于管理和控制应用生命周期。参考其他类似服务的部署方式,比如 Ollama 的 systemd 设置方法[^3],同样适用于此处: ```bash sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl enable ragflow.service sudo systemctl start ragflow.service ``` 需要注意的是,具体的命令可能会因实际应用场景而有所差异,请参照官方指南中的具体指导完成最终调整。
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