前面已经介绍了很多Dify的内容，也有很多朋友问了我很多Dify平台的内容。但是在工作中，很多客户提出了一些内部知识库管理问题，这部分的内容，明显在Dify这里是一个短板。那这里接触了RAGflow，在文档管理方面RAGflow确实有自己的优势。
RAGFlow 是一款开源检索增强生成 （RAG, Retrieval-Augmented Generation） 引擎，致力于通过深度文档理解技术，帮助用户构建高准确性、高可信度的智能知识库。无论是企业级应用还是个人开发者项目，RAGFlow 都能提供高效、强大的RAG解决方案，使大语言模型（LLM）能够精准解析复杂格式文档，生成可靠回答，并附带清晰可追溯的引用来源，从而提升知识检索与生成的可信度和可用性。
那从今天开始，带来一系列的有关RAGflow的介绍，先从安装开始。（这
里面的坑，也是不少啊）
01
代码下载
RAGflow地址：https://github.com/infiniflow/ragflow
打开地址后，现在代码到本地。
02
管理Docker服务
下载后，进行解压，然后进入到docker页面。
执行：docker compose -f docker-compose.yml up -d。根据docker-compose.yml配置文件进行执行。
显示80端口被占用了。Docker的服务，也没有启动。
我们在修改端口，改为86。然后再启动服务。
在重启一遍，发现443端口，也被占用了。在修改443的接口。
那这次没有问题了。
03
查看状态
启动状态现在OK了。
查看日志也没有问题。
04
痛苦的开始了
从.env文件中，我们看到原来默认加载的是slim版本RAGflow。
slim仅包含运行 RAGFlow 必需的组件和依赖。slim是没有embedding模型的。
那只能在重新开始了。
这个时候拉取代码的时候，发现在ragflow的大小是7.54G，但是就是到7.539G就不动了，等了好久都不行，来来回回弄了好几次都不行。白白的浪费时间了。
那后来有又把下载源改为国内的源。swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/infiniflow/ragflow:v0.18.0
这里倒是下载完成了，但是docker服务还是启动不了。
这时候我想要不在重新来，重头开始弄吧。
05
着手解决问题
先把docker停用了，docker-compose down -v，删除所有资源。
查找所有的镜像。docker images | findstr “ragflow”
这个时候发现了，竟然有3个，原来不知道已经下了这么多的镜像了。这个可能就是起不来的原因了。有3个镜像，系统肯定认为是冲突了。
那就把不需要的先删除了。
docker rmi infiniflow/ragflow:v0.18.0-slim
在重新执行一次docker compose -f docker-compose.yml up -d。
OK，通过种种的尝试吧，终于搞定！
访问的时候，记着前面改过端口了，这里访问的时候，要记着改啊。
现在就可以注册使用了！后面继续针对配置和各种应用在进行详细的介绍！
大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口！有小伙伴觉得，作为新领域、新方向人才需求必然相当大，与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是更好就业呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？
答案当然是这样，大模型必然是新风口！
那如何学习大模型 ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人，只能说是：
最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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