# RAGFlow 快速部署指南：从安装到第一个知识库
1. 安装 Docker 和 RAGFlow 的步骤
1.1 系统环境要求
- 硬件：CPU ≥ 4 核；内存 ≥ 16 GB；磁盘空间 ≥ 50 GB
- 软件：Docker ≥ 24.0.0；Docker Compose ≥ v2.26.1
1.2 安装 Docker
Linux
# 安装 Docker 引擎
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker.io
# 安装 Docker Compose
sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.29.6/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
docker-compose --versionmacOS
- 下载并安装 Docker Desktop for Mac。
- 启动 Docker Desktop，确保状态为运行。
Windows
- 使用 WSL2 + Docker Desktop 或 Docker Toolbox。
- 启用 Hyper-V 并安装 Docker Desktop（推荐 Windows 10/11）。
1.3 部署 RAGFlow
克隆 RAGFlow 仓库
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow/docker配置镜像源（国内用户必看）
编辑 .env 文件，将 HF_ENDPOINT 改为镜像站点：
HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com启动服务
chmod +x ./entrypoint.sh
docker-compose -f docker-compose.yml up -d验证服务状态
docker ps # 查看运行中的容器
docker logs -f ragflow-server # 查看日志2. 初始化账号与创建知识库（金融报告案例）
2.1 注册与登录
- 打开浏览器，访问
http://<服务器IP>:<端口>（如http://localhost:8080）。 - 点击 注册，填写邮箱（格式：
xxx@qq.com）、名称、强密码。 - 返回登录页，使用注册的邮箱和密码登录。
2.2 创建知识库（金融报告场景）
- 进入知识库页面：点击顶部导航栏的 知识库 > 创建知识库。
填写基本信息：
- 名称：
金融报告知识库 - 文档语言：
中文 - 权限：
团队（便于共享） - 解析方法：
General（通用解析）
- 名称：
- 保存并进入知识库。
2.3 添加金融报告文档
上传文件：
- 点击 数据集 > 新增文件，上传 PDF 或 TXT 格式的金融报告（如
2024_年报.pdf）。
- 点击 数据集 > 新增文件，上传 PDF 或 TXT 格式的金融报告（如
解析文档：
- 上传后点击 解析，等待解析完成。
- 解析成功后，可在 数据集 页面查看内容片段（Chunks）。
3. 验证 API 接口调用
3.1 准备 API 密钥
- 登录 RAGFlow 后，进入 个人中心 > API Key，生成密钥（如
Bearer <YOUR_API_KEY>）。
3.2 API 调用示例（curl）
1. 创建数据集
curl -X POST "http://<RAGFlow地址>/api/v1/datasets" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer <YOUR_API_KEY>" \
-d '{"name": "金融报告数据集"}'2. 上传文档
curl -X POST "http://<RAGFlow地址>/api/v1/datasets/<dataset_id>/documents" \
-H "Authorization: Bearer <YOUR_API_KEY>" \
-F "file=@./2024_年报.pdf"3. 解析文档
curl -X POST "http://<RAGFlow地址>/api/v1/datasets/<dataset_id>/chunks" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer <YOUR_API_KEY>" \
-d '{"document_ids": ["<document_id>"]}'4. 检索内容
curl -X POST "http://<RAGFlow地址>/api/v1/retrieval" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer <YOUR_API_KEY>" \
-d '{
"question": "2024年财报净利润是多少？",
"dataset_ids": ["<dataset_id>"]
}'5. 创建聊天会话
curl -X POST "http://<RAGFlow地址>/api/v1/chats/<chat_id>/sessions" \
-H "Authorization: Bearer <YOUR_API_KEY>" \
-d '{"name": "金融咨询"}'4. 技巧点详解
4.1 避坑指南：vm.max_map_count 设置
- 问题背景：RAGFlow 使用 Elasticsearch，需调整
vm.max_map_count。 Linux 系统：
# 临时设置 sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144 # 永久生效：编辑 /etc/sysctl.conf，添加 vm.max_map_count=262144macOS 系统：
docker run --rm --privileged --pid=host alpine sysctl -w vm.max_map_count=262144
4.2 使用 docker-compose 快速启动服务
一键部署：
# 克隆仓库并启动 git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git cd ragflow/docker docker-compose -f docker-compose.yml up -d常见问题处理：
- 依赖服务失败：运行
docker-compose down -v清理后重试。 - 镜像下载慢：设置
HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com。
- 依赖服务失败：运行
5. 金融报告场景应用示例
- 上传 2024 年财报：解析后自动生成摘要和关键指标。
检索问题：
- 输入：
"2024年营收增长率" - 输出：
"2024年营收同比增长15.3%"（基于知识库内容）。
- 输入：
- 创建金融问答助手：结合大模型（如
deepseek-r1:7b）实现智能对话。
通过以上步骤，您已成功部署 RAGFlow 并构建了一个金融报告知识库。结合 API 调用和技巧优化，可快速扩展至更多行业场景。
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