突破网络限制：Windows平台离线搭建Linux环境+Docker化部署AI知识库RAGFlow实战

一：Windows安装linux前的配置

第一：“任务管理器”找到“性能”选项，查看虚拟化是否已经开启，如未开启，需要启动机内BOIS系统设置。

第二：打开控制面板，找到“程序”

 

第三：点击启用和关闭Windows功能

第四：依次开启如下图标注选项

二：Windows系统安装linux

第一：以管理员身份运行cmd

第二：安装或者更新wsl

确认自己电脑是不是安装了wsl，通过cmd命执行wsl指令wsl --version，命令可正常返回，说明已支持。如果不支持 可以通过 wsl --install | wsl --update 命令进行升级安装。然后切到wsl 2：wsl --set-default-version 2

第三：列出可用的 Linux 发行版

第四：安装选中linux系统

使用wsl run Ubuntu 安装Ubuntu系统，首次安装需要设置账户名和密码

三：linux安装docker

参考：ubuntu 设置docker镜像源_mob649e8157aaee的技术博客_51CTO博客

四：docker-compose安装

第一：下载docker-compose到本地

Wget https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.33.1/docker-compose-linux-x86_64

第二：挂载Windows系统到linux

挂载的目的是方便文件拷贝，你也可以通过其他方式。

依次执行如下命令：

sudo apt-get update

sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common

选择一个文件夹，右击属性==>共享==>高级共享==>共享此文件夹

共享文件夹设置权限

查看共享

挂载到linux系统

 sudo mount -t cifs -o username=xxxx,password=xxxx //yourip/linux_share /mnt/windows_share

挂载完成后，访问linux系统的/mnt/windows_share 目录和访问本地目录一样操作。

第三：安装compose

第一步下载的docker-compose拷贝到windows共享文件夹，然后登陆linux，从挂载点将

Docker-Compose 复制到 /usr/local/bin。然后赋予 Docker-Compose 执行权限

sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose， 查看docker-compose版本

docker-compose -v

五：ragflow安装

第一：下载ragflow源码https://github.com/infiniflow/ragflow

第二：通过挂载目录拷贝到linux系统， 目录切换到/ragflow-main/docker/下执行 docker-compose -f docker-compose.yml up -d 命令执行安装

访问http://localhost/login注册和登录

员工手册

迟到一次罚款50元

迟到两次罚款500元

六：备注

第一：RAGFlow“提示 : 102 Fail to access model(deepseek-r1).**ERROR**: [Errno 111] Connection refused” 的解决

把地址改成：http://host.docker.internal:11434/

这是 Docker Desktop 在 Windows 和 Mac 上使用的一个特殊 DNS 名称。通过这个名称，Docker 容器可以访问宿主机（即运行 Docker 的机器）。

在 Linux 上，Docker 不默认支持这个机制，因此通常会使用宿主机的 IP 地址来访问宿主机。 如下

第二：不用科学上网，也能安装

设置镜像源

Linux执行命令

echo '{ {"registry-mirrors":["https://docker.xuanyuan.me","https://docker.m.daocloud.io","https://docker.1ms.run","https://docker-0.unsee.tech"]} | sudo tee /etc/docker/daemon.json

修改ragflow-main\docker\.env文件

第三：ragflow 文档解析很慢

将所有Ragflow相关的容器重启，使用allama安装的嵌入模型，不使用ragflow自带的