Linux配置：

CPU >= 4 核
RAM >= 16 GB
Disk >= 50 GB
Docker >= 24.0.0 & Docker Compose >= v2.26.1

下载Ollama：Ollama 是一个可以在本地部署和管理开源大语言模型的框架

下载地址：https://ollama.com/download

按需下载，这里我们以linux版本进行操作，复制安装语句到linux服务器上安装

安装完成，可以输入ollama查看是否安装成功

安装完ollama，进行修改配置文件，目的是让外部能够访问ollama，配置文件的路径/etc/systemd/system/ollama.service，输入vim /etc/systemd/system/ollama.service

在Environment参数中，添加OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434，保存关闭
然后更新配置：systemctl daemon-reload

重启：systemctl restart ollama
安装DeepSeek-r1模型：ollama run deepseek-r1:7b，安装完之后，即可进行问答操作，也可以在ollama中查看模型，语句ollama list

下载RAGFlow：RAGFlow 基于大语言AI模型的企业级智能问答知识库

RAGFlow的github地址：https://github.com/infiniflow/ragflow/blob/main/README_zh.md

先克隆RAGFlow项目到本地

下完完项目，目录下会有个ragflow文件，进入ragflow/docker，修改.env中ragflow版本为全量版本，默认是RAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:v0.16.0-slim版本，我们注释掉，选择全量版本进行安装

再使用docker进行安装ragflow
cd ragflow
docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d

如果你遇到 Docker 镜像拉不下来的问题，可以在 docker/.env 文件内根据变量 RAGFLOW_IMAGE 的注释提示选择华为云或者阿里云的相应镜像。

华为云镜像名：swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/infiniflow/ragflow
阿里云镜像名：registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/infiniflow/ragflow

服务器启动成功后再次确认服务器状态：

docker logs -f ragflow-server

出现以下界面提示说明服务器启动成功：

在你的浏览器中输入你的服务器对应的 IP 地址并登录 RAGFlow（http://你的IP地址）


添加模型后，就可以进行问答了，也可以添加个人知识库进行训练问答