部署RAGFlow，一个深度文档理解开源RAG引擎

一、写在前面

之前写了一篇基于AnythingLLM构建的本地知识库搜索引擎

收获了不少收藏

如果各位能在收藏的同时点一下赞就能把我的文章推给更多的朋友啦

但是 AnythingLLM 本身的劣势导致他对于文章并没有进行过深层次的阅读理解总结

搜索的时候只能检索出一些比较固定的答案，如果问题稍微带一些深度，相当于模糊搜索的时候，他就会进行自主理解，不再检索你的知识库了，我相信已经按照之前方案部署的同学已经对上述问题深有感触了。

早在部署之初，在B站就看到同样是本地知识库的 RAGFlow ，不过，当时并没有做很深入的了解，而且 RAGFlow 也没有安装包之类的快捷安装方式，部署相对困难，所以就短暂放弃了。

但是实际体验过之后才发现，最应该放弃的竟是 AnythingLLM

于是我就拾起了 RAGFlow，研究了两三天之后，感觉他作为知识库的话，效果应该要好于 AnythingLLM，由于篇幅可能过长，加之安装过程坎坷不断，所以本篇文章仅限于 RAGFlow 的安装部署以及在安装过程中我所遇见的坑。

各位观众老爷在收藏的同时务必也点一下赞吧，拜托了

二、部署方式

环境

本次部署基于 Windows 操作环境，也是各位使用最多的操作环境

配置情况

本次部署配置基于 惠普战99笔记本电脑

具体配置为

CPU：i5-12500H

RAM：32GB

GPU：RTX 3050Ti Laptop（4G）

部署方式

Docker

三、安装部署

Docker 的安装

直接下载 Docker 的桌面版进行安装

目前主页可以直接打开，如果各位有特别的方式，自行下载安装即可哦，如果有需要的话，我也会将本次安装中所需要的所有安装包打包放在评论区提供下载。

Docker 镜像源的配置

在设置——Docker Engine中增加如下内容

"registry-mirrors": [ "https://docker.xuanyuan.me" ]

如无法保存，可将你输入的内容复制到 JSON 在线解析网站进行检查

会自动将错误信息报出，并进行定位，这是个很好用的网站哦，建议收藏

至此，docker 的配置工作就结束了，如果上述镜像源在你看到的时候已经不可用，可以自行更换为你找的可用的镜像源哦

RAGFlow

官方的 Github 页面上提供了 git 的下载方式，这里为了简便，降低下载难度，可以直接下载源码进行安装，如果已经安装了 git 的同学可以直接安装官方的 Github 页面给出的方法进行安装哦

下载完成后将压缩包解压，放在一个没有中文路径的目录中

之后进入该目录，点击右键，选择在终端中打开（如果没有此选项，在单击右键的同时按下 Shift 键即可，此选项不同系统显示的内容不同，也可以是命令提示符或者powershell）

敲入这个命令进行安装

docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d

整个安装过程超级缓慢，有大约100个文件（50GB左右）需要下载，下载完毕后可能会占据你的 Docker 安装目录，跟你的网络环境有很大关系，而且可能会有各种报错

此步安装报错的主要原因就是 Docker 的网络问题，有可能是你的镜像源有问题如果出现报错了就重复执行该代码两到三次，如果还继续报错就尝试更换你的 Docker 镜像源。

完成后的报错

下载完成过后，你可能会看到这个报错，指的是你的电脑的80端口被占用，这时打开命令提示符输入这个命令检查一下

netstat -ano | findstr :80

最后的数字是占用这个端口进程的 PID

进入任务管理器看看是什么

这个是系统占用，通过检索可知，可能是如下工具占用了该进程

这个时候善用一下 AI 来帮帮自己，看看自己的电脑上又没有上述工具，如果不使用的话就将其关闭即可。

以上问题解决完毕后再次执行部署代码

出现这样的结果即为部署成功，且已正常运行了。

打开浏览器输入

http://localhost/

点击回车

这样就部署成功了，你要先注册一个账号进行登录，进入主界面后就可以将语言切换为中文了。

四、尾巴

由于篇幅较长，本篇文章暂只介绍 GARFlow 的本地部署情况，后续将会单独发文介绍他的使用体验以及使用方法。

如果有兴趣的话，欢迎各位同学点赞收藏加关注哦

作者声明本文无利益相关，欢迎值友理性交流，和谐讨论～