发强-CrazyAirhead的专栏

因为增加了 ragflow 的卷映射，这里注意拷贝 docker/service_conf.yaml.template 到 ragflow/conf 目录下，docker/entrypoint.sh docker/entrypoint-parser.sh 拷贝到 raflow 目录下，避免程序无法启动。」的文章中只是简单的说到可以通过 Remote Development 来进入容器，可以通过修改Dockerfile的方式，增加映射卷的方式来开发。我今天完整的走通了开发的过程，重新整理开发部分的文档。

一开始尝试按源码启动的方式（https://ragflow.io/docs/dev/launch_ragflow_from_source），直接运行 Ragflow，但是在安装 Python 依赖的时候就报错了。ragflow 提供的 docker compose 使用的是 ragflow 的对应的网桥就是 docker_ragflow，也可以通过如下命令查看。会下载一些基础依赖和模型，可以根据自己的实际情况调整模型的下载，比如是否下载模型，模型的下载地址等（未经完全验证是否可以屏蔽模型）。