本篇主要基于linux服务器部署ragflow+ollama，其他操作系统稍有差异但是大体一样。
一、先决条件
CPU ≥ 4核；
RAM ≥ 16 GB；
磁盘 ≥ 50 GB；
Docker ≥ 24.0.0 & Docker Compose ≥ v2.26.1。
如果尚未在本地计算机（Windows、Mac或Linux）上安装Docker，请参阅安装Docker引擎。
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我的服务器系统Ubantu20.04，16核CPU，32G内存，200G硬盘。
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二、启动RAGFLOW服务器
1、确保 vm.max_map_count ≥ 262144:
vm.max_map_count.此值设置进程可能拥有的内存映射区域的最大数量。它的默认值是65530。虽然大多数应用程序需要少于一千个映射，但减少此值可能会导致异常行为，当进程达到限制时，系统会抛出内存不足错误。
RAGFlow v0.10.0使用Elasticsearch进行多次调用。正确设置vm.max_map_count的值对于Elasticsearch组件的正常运行至关重要。
具体操作
检查vm.max_map_count的值
sysctl vm.max_map_count
重置vm.max_map_count>=262144
sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
永久设置，写入/etc/sysctl.conf 配置文件中
利用winSCP打开/etc/sysctl.conf配置文件，将下面这句脚本写入配置文件最下端
vm.max_map_count=262144
注意：道理明白，不管用什么方式打开sysctl.conf配置文件，写入即可。
2、克隆RAGFLOW存储库
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
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访问不了github.com，参考另篇博文解决
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3、构建预构建的Docker映像并启动服务器
运行以下命令会自动下载开发版本RAGFlow Docker映像。
cd ragflow/docker
chmod +x ./entrypoint.sh
docker compose -f docker-compose.yml up -d
注意:镜像文件大约9GB，下载过程可能需要一些时间，请耐心等待。
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注意：这里拉取时间大概2个半小时（基于我的服务器性能，大家可参考）
如果拉取完成，部分容器启动错误，查看日志进行求助gpt，实在解决不了的话，可以选择所有东西（从docker部署开始）推倒重来一次，有了前面的操作经验，重新部署速度还行，问题也可得到解决，亲测有效。
2024-11-5 国内可用镜像源：
https://docker.1panel.live/
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4、确认服务器状态
服务器启动成功后，通过以下命令查看服务器日志，确认服务器是否正常运行：
docker logs -f ragflow-server
到此，基于Ubantu20.04、docker启动的ragflow部署完成。
三、RAGFLOW配置 Ollama 连接大模型
1.打开浏览器输入
注册登录账号
登录后出现以下界面
配置ollama大模型，点击右上角头像，再点击模型提供商
我的是本地部署ollama，拉取的qwen2.5
基础URL
http://(your-ollama-endpoint-domain):11434
注意：大家根据自己ollama部署位置填写路径,()里替换为自己的ollama路径即可
我的基础URL
http://10.0.30.34:11434
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针对基本url的几点说明
如果您的Ollama和RAGFlow在同一台机器上运行，基本URL：
如果您的Ollama和RAGFlow在同一台机器上运行，并且Ollama或者RAGFLOW在Docker中，基本URL：
如果您的Ollama在与RAGFlow不同的机器上运行，基本URL：
很明显本次部署我属于第三种情况。
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如果此时通过ollama添加大模型出现102错误，拒绝访问的话，按照以下方式解决：
在路径 /etc/systemed/system/
打开ollama.service文件,写入以下内容即可解决：
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
重启ollama生效
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama
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注意一点：
host.docker.internal:host-gateway
以这样的方式将host.docker.internal映射到host-gateway，以便容器可以访问主机上的服务
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以下是连接成功的截图
四、RAGFLOW建立知识库，创建聊天（可更新）
