搭建属于你的AI大脑:DeepSeek+RAGFlow保姆级教程

在这个AI重塑生产力的时代,每个人都是时代的弄潮儿。无论是个人还是企业,掌握AI工具的使用,都将带来前所未有的效率提升。

今天,我们将手把手教会你如何在本地搭建一个功能强大的AI系统——RAGFlow,结合DeepSeek模型,打造属于你自己的智能问答系统。这不仅仅是一个技术教程,更是一场生产力革命的开启。

一、RAGFlow:重新定义知识管理

在AI的浪潮中,RAG(检索增强生成)技术正在掀起新的革命。它像一个聪明的图书管理员,能够从海量文档中精准提取信息,并生成自然流畅的回答。

RAGFlow作为一款开源的RAG引擎,将复杂的AI技术封装成简单易用的工具,让每个人都能轻松搭建自己的AI知识库。

它支持多种文档格式,能够从非结构化数据中提取知识,并提供清晰的引用来源,极大降低了生成内容的幻觉风险。

无论你是企业客服、研究人员,还是普通用户,RAGFlow都能为你提供强大的知识管理能力。

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二、手把手教你搭建RAGFlow

1、环境准备

硬件要求:建议配备独立显卡(8GB显存以上),内存16GB以上

软件安装:

  1. 安装Docker:安装指南
  2. 安装Git:安装指南
  3. 安装VS Code:下载地址
2、 配置Docker镜像源

将以下配置粘贴到Docker的daemon.json文件中:

{  
  "registry-mirrors": [    
  "https://registry.docker-cn.com",    
  "http://hub-mirror.c.163.com",    
  "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn"  
 ], 
  "insecure-registries": [],  
  "debug": false,  
  "experimental": false,  
  "features": {  
    "buildkit": true 
},  
"builder": {  
  "gc": {   
     "enabled": true,      
     "defaultKeepStorage": "20GB"   
    } 
  }
}
3、 下载并部署RAGFlow

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  1. 打开Git Bash,输入以下命令克隆仓库:
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
  1. 使用VS Code打开.env文件,修改第84行和第87行,保存文件。
  2. 在PowerShell中进入ragflow文件夹,执行:
docker compose -f docker-compose.yml up -d
  1. 等待15分钟完成部署,输入以下命令检查服务状态:
docker logs -f ragflow-server

当看到RAGFLOW字样时,表示服务启动成功。

4、 配置DeepSeek模型
  1. 注册并登录RAGFlow:在浏览器输入localhost:80,注册一个邮箱账号。
  2. 申请DeepSeek API Key:访问DeepSeek官网获取API Key。
  3. 在RAGFlow中配置模型服务,选择DeepSeek模型。

三、开始你的AI之旅

1、 上传知识库

支持多种格式文件上传,包括PDF、Word、PPT、Excel等。即使是扫描版的PDF文档,RAGFlow也能精准提取内容。

2、 创建对话助理

请添加图片描述
在模型设置中选择DeepSeek模型,创建属于你的智能问答助理。你可以上传专属知识库,打造个性化的AI助手。

3、 开始对话

输入问题,RAGFlow将结合知识库内容和DeepSeek的强大生成能力,为你提供专业、准确的回答。

我的DeepSeek部署资料已打包好(自取↓)
https://pan.quark.cn/s/7e0fa45596e4

但如果你想知道这个工具为什么能“听懂人话”、写出代码 甚至预测市场趋势——答案就藏在大模型技术里!

❗️为什么你必须了解大模型?

1️⃣ 薪资爆炸:应届大模型工程师年薪40万起步,懂“Prompt调教”的带货主播收入翻3倍

2️⃣ 行业重构:金融、医疗、教育正在被AI重塑,不用大模型的公司3年内必淘汰

3️⃣ 零门槛上车:90%的进阶技巧不需写代码!会说话就能指挥AI

(附深度求索BOSS招聘信息)
在这里插入图片描述

⚠️警惕:当同事用DeepSeek 3小时干完你3天的工作时,淘汰倒计时就开始了。

那么,如何系统的去学习大模型LLM?

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师,我经常会收到一些评论和私信,我是小白,学习大模型该从哪里入手呢?老师啊,我自学没有方向怎么办?老师,这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历,一定要继续看下去!当然这些问题啊,也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点,给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢,我就曾放空大脑,以一个大模型小白的角度去重新解析它,采用基础知识和实战项目相结合的教学方式,历时3个月,终于完成了这样的课程,让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

篇幅有限,⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》,扫码获取~
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👉大模型学习指南+路线汇总👈

我们这套资料呢,会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。
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👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程,带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念,用最易懂的方式带你入门大模型。
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👉②.进阶篇👈

接下来是进阶篇,你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署,学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合,学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。
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👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目(已脱敏),比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等,从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。
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👉④.福利篇👈

最后呢,会给大家一个小福利,课程视频中的所有素材,有搭建AI开发环境资料包,还有学习计划表,几十上百G素材、电子书和课件等等,只要你能想到的素材,我这里几乎都有。我已经全部上传到优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费
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相信我,这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课!!
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<think>好的,我现在需要处理用户的问题:“请使用中文回答我或者给我介绍一下: deepseek+ragflow详细教程”。首先,我需要确认用户的需求是什么。他们可能想了解如何将DeepSeek模型RAGFlow结合起来使用,或者希望有一个详细的步骤教程来整合这两个工具。 首先,我需要回忆DeepSeekRAGFlow各自的功能。DeepSeek是一个深度搜索模型,可能用于信息检索或生成,而RAGFlow可能是一个结合了检索增强生成(RAG)和流程管理的工具,帮助构建自动化的工作流。用户可能希望利用DeepSeek的搜索能力,结合RAGFlow的流程管理,来优化他们的生成任务,比如问答系统、文档处理等。 接下来,我需要考虑用户可能的背景。他们可能是开发者、数据科学家,或者对AI应用感兴趣的技术人员,希望将这两个工具结合起来解决实际问题。用户可能已经对RAG有一定的了解,但需要具体的操作步骤,或者他们可能对这两个工具都不太熟悉,需要基础介绍。 我需要检查之前用户的历史对话。之前用户询问了生成Python爱心代码,现在转向DeepSeekRAGFlow的整合教程,说明用户对AI应用有广泛兴趣,可能正在探索不同的工具和技术。用户可能希望得到一个从安装到实际应用的完整指南,包括代码示例和配置说明。 接下来,我需要确认DeepSeekRAGFlow的具体信息,确保我的回答准确。例如,DeepSeek可能有不同的版本或API接入方式,而RAGFlow可能有特定的安装步骤或配置要求。我需要确保提供最新的信息和正确的操作步骤,避免过时或错误的内容。 可能存在的挑战是,如果这两个工具的结合使用没有官方文档支持,或者需要特定的环境配置,这时候需要给出合理的建议或替代方案。同时,用户可能需要了解如何调整参数、处理数据输入输出,以及如何调试可能出现的问题。 我需要组织回答的结构,可能分为几个部分:简介、环境准备、安装配置、整合步骤、示例代码、常见问题等。这样用户能够逐步跟随教程进行操作。同时,要使用清晰的中文,避免技术术语过于复杂,必要时进行解释。 另外,用户可能希望了解实际应用场景,比如在文档问答、知识库构建中的使用案例,这样他们可以更好地理解整合后的工具如何帮助解决实际问题。提供这样的例子能增加回答的实用性。 最后,要确保回答的准确性和完整性,可能需要查阅官方文档或社区资源,确保步骤正确。如果某些步骤存在多种方法,需要指出不同方法的优缺点,或者推荐最佳实践。</think>以下是一个关于 **DeepSeek + RAGFlow** 的整合使用教程,涵盖基本概念、安装部署和联合应用方法: --- ### **1. 核心工具简介** #### **1.1 DeepSeek** - **定位**: 深度求索(DeepSeek)推出的开源大语言模型系列(如 DeepSeek-R1、DeepSeek-MoE),适用于对话、代码生成和知识问答。 - **特点**: 高性价比、支持长上下文、API 接口友好。 - **应用场景**: 文本生成、RAG(检索增强生成)的生成端核心模型。 #### **1.2 RAGFlow** - **定位**: 基于 RAG(检索增强生成)的开源文档问答工具,支持多格式文件解析、向量检索和可视化流程编排。 - **特点**: - 支持 PDF、Word、Markdown 等格式解析 - 内置 OCR(图像文字识别)和文本切分 - 提供 RESTful API 和 Web 界面 - **应用场景**: 企业知识库问答、文档内容智能检索。 --- ### **2. 联合使用场景** 通过 **RAGFlow 处理文档检索** + **DeepSeek 实现生成**,构建高效问答系统: 1. RAGFlow 解析用户上传的文档,生成向量索引。 2. 用户提问时,RAGFlow 检索相关文档片段。 3. DeepSeek 根据检索结果生成最终答案。 --- ### **3. 详细部署教程** #### **3.1 环境准备** - 操作系统: Linux (推荐 Ubuntu 22.04) 或 Docker - 硬件: >= 16GB 内存,NVIDIA GPU(如需本地运行 DeepSeek 模型) - 依赖工具: Docker、Python 3.8+ #### **3.2 RAGFlow 安装** **步骤 1:通过 Docker 快速部署** ```bash # 拉取镜像 docker pull infiniflow/ragflow # 启动服务(CPU 版本) docker run -d --name ragflow \ -p 9380:80 -v ragflow:/opt/ragflow/files \ --privileged=true infiniflow/ragflow:latest # 访问 Web 界面 http://localhost:9380 ``` **步骤 2:配置文档知识库** 1. 登录 Web 界面,创建新的知识库(如 `tech-docs`)。 2. 上传 PDF/Word 等文档,RAGFlow 会自动解析并构建向量索引。 #### **3.3 DeepSeek 模型接入** **选项 1:通过 API 调用(推荐)** ```python import requests def deepseek_generate(prompt, api_key="YOUR_API_KEY"): url = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions" headers = { "Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json" } data = { "model": "deepseek-chat", "messages": [{"role": "user", "content": prompt}] } response = requests.post(url, headers=headers, json=data) return response.json()["choices"][0]["message"]["content"] ``` **选项 2:本地部署模型** ```bash # 使用 vLLM 部署 DeepSeek 模型 pip install vllm python -m vllm.entrypoints.api_server \ --model deepseek-ai/deepseek-moe-16b-chat \ --trust-remote-code ``` --- ### **4. 联合调用示例** ```python from ragflow import RAGClient # 需安装 ragflow-client # 初始化客户端 rag_client = RAGClient(base_url="http://localhost:9380/api") def ask_question(question, knowledgebase_id="tech-docs"): # Step 1: 通过 RAGFlow 检索相关文档 results = rag_client.retrieve( knowledgebase_id=knowledgebase_id, query=question, top_k=3 # 返回前3个相关片段 ) # Step 2: 拼接检索结果和问题 context = "\n".join([doc["content"] for doc in results["documents"]]) prompt = f"基于以下信息回答问题:\n{context}\n\n问题:{question}" # Step 3: 调用 DeepSeek 生成答案 answer = deepseek_generate(prompt) return answer # 示例提问 response = ask_question("RAGFlow 支持哪些文件格式?") print(response) ``` --- ### **5. 高配置** 1. **优化检索精度**: - 在 RAGFlow 中调整文本分块策略(`chunk_size=512`) - 为 DeepSeek 添加系统提示词: ```python system_prompt = "你是一个严谨的技术助手,严格基于提供的信息回答问题,不确定的内容明确说明。" ``` - 控制生成参数(`temperature=0.3, max_tokens=500`) 3. **性能监控**: ```bash # 查看 RAGFlow 资源占用 docker stats ragflow # DeepSeek API 调用统计 curl http://localhost:8000/metrics # 本地部署时 ``` --- ### **6. 常见问题** **Q1: 如何处理大型 PDF 文件?** - 在 RAGFlow 上传时启用 `enable_ocr=True` 自动提取扫描件文字 **Q2: 如何降低 API 调用成本?** - 在 RAGFlow 中设置缓存层(Redis/Memcached) **Q3: 如何实现用户权限管理?** - RAGFlow 企业版支持多租户隔离 - 开源版可通过 Nginx 配置基础认证 --- 如果需要更具体的配置细节或问题排查方案,可以提供更多上下文进一步探讨! 🚀
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