RAGFlow是一款开源的检索增强生成开源组件，它能够与DeepSeek、千问等大语言模型集成，可以实时从外部知识库中检索最新的、与用户问题最相关的信息，为用户提供更准确、更专业、更丰富的回答，让AI不再“一本正经胡说八道”。说白了，就是为你的AI建立一个更专业的知识库，不用它大海捞鱼，最后还给你捞上来一个鱼状玩具。
如果你想建立一个属于自己的知识库，避免使用其他服务商提供的在线知识库导致资料泄露，那么在自己的电脑或自己搭建的服务器上安装部署RAGFlow是最好的选择。
RAGFlow的安装其实很简单，只需要三步走：
一、在GitHub网站下载RAGFlow
如果你的电脑无法直接访问GitHub网站的话，可以在国内的Gittee网站搜索，已经有人搬回到国内的源代码托管网站了。下载后解压到电脑硬盘，文件夹命名ragflow。
二、用Docker安装
在命令窗口中，先进入到上一步解压得到的ragflow文件夹中的docker目录，输入如下命令并回车。如下图
docker compose -f docker-compose-gpu.yml up -d
三、使用
等待上一步安装完后，在浏览器中输入http://127.0.0.1，即可以使用RAGFlow了。使用时先配置大语言模型，如下图，配置本地安装的DeepSeek大模型。
四、注意事项
1、在Docker中设置一下国内加速镜像，否则在安装RAGFlow、Dify等的过程会出错，因为docker.io在国内访问不了
"registry-mirrors":[
2、如果要在RagFlow中集成本地的DeepSeek的话，要配置一下Windows电脑的环境变量
OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434
同时在RAGFlow中的地址要用电脑的实际IP，不能用127.0.0.1或localhost。（在命令窗口中输入ipconfig可以查询到本机的IP地址）
3、如果本机已经安装了RAGFlow，又同时安装Dify的话，会出现80端口被占用的情况，这时要修改Dify的.env文件和docker-compose.yaml文件，把其中的80端口改为其他的端口，把443端口改为其他的端口
4、如果本机已经安装了RAGFlow，又同时安装Dify的话，RAGFlow解析文件时，会出现报错：AssertionError(“Can’t access Redis, Please check the Redis’ status.”)，解决方法如下：
需要docker-compose增加-p参数。
（1）停止dify，通过命令窗口进入dify的docker目录，使用命令：
docker-compose down
（2）增加-p参数指定dify
docker-compose -p dify up -d
（3）停止RAGFlow，通过命令窗口进入到RAGFlow的docker目录，使用命令：
docker-compose down
（4）重新部署RAGFlow
docker compose -p ragflow -f docker-compose-gpu.yml up -d
问题搞定！
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。
但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近100余次后，终于把整个AI大模型的学习路线完善出来！
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L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代
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L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊
L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
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