ragflow 启动unbuntu下部署

ragflow 网址

demo网址:https://demo.ragflow.io/
介绍网址:https://mp.weixin.qq.com/s/zNnL0LXC2yYT-QZhDkOITA

官网说明

项目地址:

https://github.com/infiniflow/ragflow

项目官网:

https://ragflow.io
在线Demo:
https://demo.ragflow.io

本地部署说明

本人部署环境说明

正常使用Ubuntu即可正常启动,但本机没有正式环境,本人在win11上WSL2安装ubuntu22在需要准备如下配置
本地知识库搭建(基于olama)
docker desk (如果是正式的Ubuntu服务器其实是不需要他的)
正式部署步骤引用官网文件说明

📝 前提条件

  • CPU >= 4 核
  • RAM >= 16 GB
  • Disk >= 50 GB
  • Docker >= 24.0.0 & Docker Compose >= v2.26.1

    如果你并没有在本机安装 Docker(Windows、Mac,或者 Linux), 可以参考文档 Install Docker Engine 自行安装。

🚀 启动服务器

  1. 确保 vm.max_map_count 不小于 262144 【更多】:

    如需确认 vm.max_map_count 的大小:

    $ sysctl vm.max_map_count
    

    如果 vm.max_map_count 的值小于 262144,可以进行重置:

    # 这里我们设为 262144:
    $ sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
    

    你的改动会在下次系统重启时被重置。如果希望做永久改动,还需要在 /etc/sysctl.conf 文件里把 vm.max_map_count 的值再相应更新一遍:

    vm.max_map_count
### 部署 RAGFlow 的步骤指南 RAGFlow 是一种基于检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)模型的工作流工具,通常用于自然语言处理任务。以下是关于如何在 Ubuntu 系统上部署 RAGFlow 的详细说明。 #### 1. 准备环境 确保安装了必要的依赖项和容器运行时。 - 安装 Docker 或 Podman 来支持容器化服务[^4]。 ```bash sudo apt update && sudo apt install -y docker.io ``` - 启动并启用 Docker 服务: ```bash sudo systemctl start docker && sudo systemctl enable docker ``` #### 2. 下载 RAGFlow 所需的镜像 假设 RAGFlow 提供了一个官方 Docker 镜像,可以通过以下命令拉取最新版本的镜像: ```bash docker pull ragflow/official:latest ``` 如果需要自定义配置文件,则可以挂载本地路径到容器内部。例如,创建一个 `config.yaml` 文件来存储特定参数,并将其映射至容器内的 `/app/config` 路径下[^3]。 #### 3. 运行容器 启动带有自动重启功能的 RAGFlow 容器以提高稳定性: ```bash docker run -d \ --name ragflow_service \ -p 8080:8080 \ -v $(pwd)/config.yaml:/app/config/config.yaml \ --restart=always \ ragflow/official:latest ``` 此命令会将主机上的端口 8080 映射到容器中的相同端口,并设置容器在失败或系统重启后自动恢复运行状态。 #### 4. 测试服务可用性 通过浏览器访问 URL 地址 http://localhost:8080 或者使用 curl 命令验证 API 是否正常工作: ```bash curl http://localhost:8080/api/status ``` #### 5. 可选高可用性配置 为了实现更高的可靠性,可利用 CephADM 工具部署负载均衡组件如 HAProxy 和 Keepalived 实现虚拟 IP 切换机制[^1]。这一步骤适用于生产环境中大规模集群管理场景下的需求。 --- ### 注意事项 - 如果计划长期维护该应用,请定期更新基础操作系统以及所使用的软件包版本。 - 对于更复杂的定制化开发流程,可能还需要额外安装某些 R 包,此时可以从 GitHub、Bitbucket 等平台获取最新的源码资源[^2]。
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