白薅Cloud Studio云空间，部署ragflow，调用ollama本地模型，chat with 知识库

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1. 部署ragflow

git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git

使用docker部署，部署成功界面
ragflow

2. 部署成功后，可本地web访问

url中的设备名称（xxxxx）需要适配自己的

https://iedoua-xxxxx-80.app.cloudstudio.work/login

登录界面
ragflow欢迎界面

3. 添加模型（cloud studio 内置ollama服务）

http://host.docker.internal:8434
deepseek-r1:32b

说明：ollama添加LLM的基础URL：http://localhost:8434。本文档使用docker部署Ragflow，即部署好的Ragflow运行在云空间里的Docker，需要将 localhost 替换为 host.docker.internal，否则访问的是docker内的8384端口，添加失败。
ragflow接入模型界面

4. 系统模型设置

模型类别	主流模型	简介
聊天模型	GPT-4、Claude 3、Llama 3、ERNIE Bot、Gemini	支持多轮对话与复杂推理，适用于客服、创作等场景，部分模型支持多模态输入（如图像）。
嵌入模型	text-embedding-3（OpenAI）、BERT、Sentence-BERT、CLIP、E5	文本/图像转向量，用于语义搜索、推荐系统。CLIP支持跨模态图文匹配。
图像到文本模型	BLIP-2、Flamingo、GPT-4V、Pix2Struct、Donut	图像描述生成、视觉问答（VQA），GPT-4V等多模态模型可结合文本与图像分析。
语音到文本模型	Whisper（OpenAI）、Wav2Vec 2.0、DeepSpeech、Conformer-2	高精度语音转文字，支持多语言与噪声环境。Whisper包含大小模型版本以适应不同需求。
重排序模型	Cohere Rerank、bge-reranker、SentenceTransformers Cross-Encoder	对搜索结果优化排序，提升相关性。Cohere提供API服务，bge-reranker支持中英文。
TTS模型	VITS、Tacotron 2、XTTS、Azure Neural TTS、ElevenLabs	文本转自然语音，VITS支持端到端合成，ElevenLabs可克隆人声，Azure提供多语种预置音色。