RAGFlow

说明

• 本页记录 RAGFlow 的本地 Docker 部署流程.
• 适合先快速跑起一个可访问的 RAG 服务实例, 再逐步接入模型和知识库.

使用 Docker 部署

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

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

docker logs -f ragflow-server

部署后通过浏览器访问:

http://127.0.0.1

最小使用流程

1. 先确认 Docker 与 docker compose 可正常使用.
2. 启动服务并观察关键容器日志.
3. 能打开 Web 页面后, 再配置模型与嵌入服务.
4. 最后再做文档导入, 切片和检索测试.

常见关注点

• 启动前先确认 Docker 和端口占用情况.
• 若在国内网络环境下部署, docker-compose-CN.yml 往往更方便.
• 真正用于知识库实验时, 还需要继续补模型接入, 文档导入和检索参数配置.
• 若页面可打开但问答不可用, 优先检查模型接口, 向量化服务和存储组件状态.

后续可补主题

• 模型供应商和 API 配置.
• 文档切片策略.
• 检索参数与召回调优.
• 用户权限和持久化目录说明.