拒绝龟速网络，6分钟快速部署DeepSeek R1 + RAGFlow知识库！

已于 2025-02-08 16:59:30 修改
阅读量175 收藏 2
点赞数 1
文章标签： DeepSeek ai 语言模型 gpt 本地部署 一键安装
于 2025-02-08 14:20:27 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jtjljy/article/details/145514932
版权

虽然RAGFlow官方提供了Docker部署方案，但国内开发者常遭遇阻碍：

  • 龟速镜像下载：默认源拉取镜像、Github下载在无梯子耗时可达2小时+

  • 文档理解门槛：官方英文文档对新手不够友好

整合包下载：👉 立即下载

 

TK讲科技
关注
Windows 下本地 Docker RAGFlow 部署指南
LACERBA
01-23 8300
Windows 下本地 Docker RAGFlow 部署指南
使用DeepSeek搭建个人知识库：小说辅助创作指南（三）
我是赛博AI Lewis
03-27 1239
Tips: 大家好，我是Lewis，小说辅助创作指南，需要考虑很多问题，所以大家在看的时候，只需要搜索文章中自己关注的内容就好，如果是第一次想了解的话，建议可以全部看完。
deepseek之ragflow镜像文件-win10
03-03
ragflow镜像文件,解压密码123456 使用方式参数文章 https://blog.youkuaiyun.com/yilvyangguang520/article/details/145709976
Linux服务器部署ragflow➕ollama
weixin_47782004的博客
11-05 3768
本篇主要基于linux服务器部署ragflow+ollama，其他操作系统稍有差异但是大体一样。
本地知识库RAGFlow+Ollama+DeepSeek
Lynn55的博客
03-03 1465
根据说明，slim镜像是不含Embedding Models的，需要修改RAGFlow的docker配置，文件位于你解压目录的docker/.env。配置如下，Url要本机的IPv4地址（在cmd或PowerShell中输入ipconfig查看），点确定。注意，解析状态是“未解析”，点右侧的三角型按钮。RAGFlow需要借助Docker安装，如果PC上没有部署Docker，需要先安装下载安装Docker。在“聊天”中新建助理，知识库选择在上面创建的名字，其它内容可以自己调整，点确定。
ragflow 安装下载镜像源
顺其自然~专栏
11-13 8613
RagFlow是一款用于生成高质量文本的开源工具，通常它依赖于深度学习框架如Hugging Face的Transformers库。安装 RagFlow及其依赖时，建议选择合适的镜像源以提高下载速度并减少网络延迟。在中国大陆，由于可能的网络限制，可以考虑使用。阿里云、清华大学等提供的国内镜像源。为你实际需要安装的具体包名。记得替换上述命令中的。
RAGFlow本地部署 解析进度一直不动 解决方法
Simgo的博客
02-14 8137
解决RAGFlow本地部署后，解析文档进度一直不动的解决方法
Docker下载加速：Docker镜像下载加速、pip 下载加速、apt 下载加速
IT菜鸟
04-25 2958
一、参考资料 docker国内镜像源 二、重要说明 Docker 默认的下载源均在国外，没有VPN的情况下，下载速度都很慢，为此需要设置国内的下载镜像源； Docker 下载加速可从三个方面加速：Docker镜像下载加速、pip 下载加速、apt 下载加速。 三、Docker镜像下载加速 在Docker容器外操作，即对Docker容器外下载Docker镜像加速。 3.1 国内镜像 Docker中国区官方镜像: https://registry.docker-cn.com 网易: http://hub-
DeepSeek本地化部署教程
同步云
02-07 1610
随着DeepSeek的火爆盛行，它在多个领域取得了突破性进展，各大厂商纷纷跟进。你是否也跃跃欲试呢？本教程将全方位带领大家，根据以下步骤，可以帮助大家有效避坑，确保一次部署成功。闲话少叙，直接上干货。
输入一个数N输出它的阶乘N! 以及输出1！+ 2！+...N!的值
m0_72536629的博客
10-23 4851
阶乘
【数学1】快速幂、龟速乘、快速乘
Ricky2007的博客
12-10 698
快速幂和（龟速乘？？）
课程设计 基于MATLAB的操控ROS小海龟的上位机+GUI界面源码+GUI界面+项目资料齐全+部署说明文档.zip
05-09
课程设计 基于MATLAB的操控ROS小海龟的上位机+GUI界面源码+GUI界面+项目资料齐全+部署说明文档.zip课程设计 基于MATLAB的操控ROS小海龟的上位机+GUI界面源码+GUI界面+项目资料齐全+部署说明文档.zip课程设计 基于...
DeepSeek + RAGFlow私有化部署指南：技术小白也能轻松上手
2401_84204413的博客
02-19 1761
这期内容分享下在我们个人本地电脑私有化部署 DeepSeek R1 + RAGFlow，也想观察下在没有GPU的机器上跑起来体验如何？这期分享全程操作的干货内容，言简意赅，不要怕学不会，现在部署大模型已经很简单了。照着我说的一步步做，一定能成功！以上环境相信大部分朋友都具备。远程连接虚拟机，准备下载RagFlow⑥ 配置模型提供商我英文水平一般，先切换到中文，哈哈点击头像，找到左侧模型提供商找到ollama，点击添加模型参考我这图上面配置就行，一看就懂哈。
docker找不到镜像，无法成功下载ragflow-main的问题
正经教主是个热衷于正经学习分享的教主。
02-13 3968
安装deepseek，及本地知识库ragflow，docke的镜像不可用，没找到daemon.json，直接在docker配置中设置registry-mirrors通过配置可以解决。
Win10系统使用docker部署ragflow
lhy441的专栏
03-12 1636
RAGFlow‌是一种基于Retrieval-Augmented Generation（RAG）技术的开源引擎，旨在通过融合数据检索和生成式模型，提升大型语言模型（LLM）的回答准确性和效率。RAGFlow的核心思想是将大规模检索系统与先进的生成式模型相结合，从而在回答查询时既能利用海量数据的知识库，又能生成符合上下文语义的自然语言回复‌。
用Function Calling让GPT查询数据库（含示例）
金木AI
04-27 303
Function Calling 是OpenAI推出的一项功能，允许大模型根据用户提问，自动生成函数调用指令，并由程序端实际执行外部操作（如数据库查询、API调用），再将结果返回给模型，最终组织成自然语言回复用户。通过在系统消息中描述好数据库的多表结构，并注册可以生成SQL的 ask_database 函数，大模型能够根据自然语言提问，自动推理出正确的跨表SQL查询语句，极大提升了查询的智能化程度。这种模式大大拓展了大模型的应用场景，让AI不仅能理解问题，还能结合真实世界数据，完成更复杂、实时的任务处理。
图像生成新势力：GPT-Image-1 与 GPT-4o 在智创聚合 API 的较量
最新发布
龙萱坤诺的专栏
04-27 1039
在人工智能领域，图像生成技术正迅速发展，OpenAI 推出的 GPT-Image-1 和 GPT-4o 在图像生成方面展现出了强大的能力。智创聚合 API 平台已支持这两个模型，并且其图片生成 / 编辑工作台支持图片的循环编辑等功能，为用户提供了更便捷、高效的图像创作体验。本文将对 GPT-Image-1 与 GPT-4o 的图像生成功能进行详细对比分析。
打造企业级AI文案助手：GPT-J+Flask全栈开发实战
m0_72958694的博客
04-27 1160
AI文案助手不仅解放了内容生产者的双手，更重塑了营销创意的生成方式。通过本文的实践，开发者可以快速构建企业级内容中台，让AI成为最得力的创意伙伴。建议从电商行业入手，逐步扩展到金融、教育等领域，见证生成式AI的商业魔力。
RAGFlow 知识图谱
02-08
### RAGFlow知识图谱介绍与使用 #### 背景概述 RAGFlow 是 InfiniFlow 开源的一个端到端解决方案，专注于实现检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）。该工具不仅能够帮助开发者构建高效的知识库查询系统，还支持通过自然语言处理技术来提升数据检索的质量和效率[^1]。 #### 架构特点 作为一款先进的知识图谱应用,RAGFlow 继承并扩展了传统知识图谱的核心概念——即由节点(Node) 和边(Relationship)构成的有向带标签图结构。这种设计允许利用计算机科学领域内广泛研究过的图论理论、算法以及具体实现方法来进行优化改进[^2]。 #### 功能亮点 - **强大的语义理解能力**: 结合最新的预训练模型和技术手段，使得机器可以更好地解析人类语言表达的信息需求； - **高效的多模态融合机制**: 支持文本、图像等多种形式的数据输入，并能自动建立它们之间的关联关系； - **灵活可定制的工作流管理**: 用户可以根据实际应用场景调整各个组件的功能配置，满足不同业务逻辑的要求； #### 使用案例展示 假设有一个在线教育平台想要为其用户提供个性化的学习路径规划服务，则可以通过部署RAGFlow 来完成如下操作： ```python from ragflow import RagEngine engine = RagEngine() query = "我想学Python编程" results = engine.search(query) for result in results: print(f"推荐课程:{result['title']}") ``` 此段代码展示了如何创建一个简单的搜索引擎实例，它接收用户的查询请求后返回一系列匹配度较高的结果列表。这些结果可能来自于预先定义好的知识点集合或者是实时抓取自互联网上的公开资源链接等。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值