RAGflow/docs/quickstart/README.md

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# 快速开始
## 1. 适合人群
Ragflow-Plus 适合以下应用场景:
- 高校/企业等事业单位团队需要构建一系列中心知识库通过在线API增强现有大模型的回答效果。
- 本地部署大模型,通过构建局域网进行内部关联访问。
考虑到实际的落地需要本项目移除了Agent相关模块并将文件管理、文件解析等操作移动到后台进行。
## 2. 硬件要求
建议部署硬件资源需满足以下配置:
- CPU ≥ 4 cores (x86);
- RAM ≥ 16 GB;
- Disk ≥ 50 GB;
- Docker ≥ 24.0.0 & Docker Compose ≥ v2.26.1.
## 3. 开始部署
推荐采用docker进行部署。
### 1. 克隆项目代码
```bash
git clone https://github.com/zstar1003/ragflow-plus.git
```
### 2. 拉取镜像并启动
进入项目根目录,执行:
```bash
docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d
```
如果拉取镜像失败建议通过配置以下docker镜像源以加速拉取镜像速度。
```bash
"registry-mirrors": [
"https://docker.m.daocloud.io",
"https://docker.imgdb.de",
"https://docker-0.unsee.tech",
"https://docker.hlmirror.com",
"https://docker.1ms.run",
"https://func.ink",
"https://lispy.org",
"https://docker.xiaogenban1993.com"
]
```
也可以直接下载网盘打包好的镜像资源文件:
网盘地址: [https://pan.baidu.com/s/1fC7dzuD0WO3FaEARjJNoMg?pwd=8888](https://pan.baidu.com/s/1fC7dzuD0WO3FaEARjJNoMg?pwd=8888) 提取码: 8888
使用如下命令加载安装镜像:
```bash
docker load -i ragflowplus-images.tar
```
### 3. 注册新用户
浏览器输入:`http://localhost:8888`,登陆后台管理系统。
初始登陆账号为: `admin`, 密码为: `12345678`
在用户管理菜单中,新建新用户。
考虑到后续嵌入模型配置、知识库创建的身份均是以初始用户的身份执行,推荐将此用户定义为管理员用户,即采用(admin/lab)公共账户的命名方式,而非具体用户。
![用户管理菜单截图](_images/image_1.png)
### 4. 初始用户模型配置
创建完初始用户后,在创建下一用户前,建议先在前台配置初始用户的模型设置。
浏览器输入:`http://localhost:80`,登陆前台用户系统。
![模型配置截图](_images/image_2.png)
需要配置embedding模型和chat模型。
embedding模型当前仅支持*bge-m3*以ollama平台为例
首先通过ollama拉取bge-m3模型
```bash
ollama pull bge-m3:latest
```
前台配置时,模型名称设置为`bge-m3`url地址设置为`http://host.docker.internal:11434`。
如果想通过API在线进行配置推荐采用硅基流动平台bge-m3模型可免费调用。
平台地址https://cloud.siliconflow.cn/i/bjDoFhPf
需要在平台中获取API KEY并将其输入到模型选择菜单中。
chat模型配置同理。
### 5. 创建其它用户
配置好初始用户,回到后台,可继续创建其它用户。
其它新用户会使用和初始用户相同的模型配置,并自动加入新用户的团队,加入团队后,可共享知识库信息。
可通过团队管理菜单,可对用户的团队所属情况进行进一步添加和移除。
### 6. 上传文件
在后台文件管理菜单中,可以上传文件或文件夹。
![文件管理](_images/image_3.png)
### 7. 知识库构建和解析
在后台知识库管理菜单中,可以进行知识库的创建和文档添加与解析。
在解析前,建议先进行嵌入模型的配置测试。
![嵌入模型配置测试](_images/image_4.png)
该界面会自动读取初始用户最新的嵌入模型配置信息(注:是最后添加的模型配置而非系统模型配置中的模型信息)
测试连接通过,可进行下一步文件解析,支持文件单独解析和批量文件解析两种方式。
![文件解析截图](_images/image_5.png)
解析的日志信息可在`docker\ragflow-plus-logs\parser.log`进行输出。
支持解析的文件类型包括pdfdocdocxpptxxlsxcsvtxtmdjpgpng。
### 8. 解析内容查看
解析完成后,可到前台查看具体的解析块信息,并查询其所关联图片。
![解析内容查看](_images/image_6.png)
### 9. 问答模式
在前台问答模块,创建助理后,可进行问答交互,输出文本信息和文本块关联的图像信息。
![问答模式输出](_images/image_7.png)
### 10. 文档撰写模式
在前台文档撰写模块可选择指定知识库根据指定模板进行文档写作输出结果可导出下载为Word文档。
![文档撰写模式](_images/image_8.png)