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R
应用介绍
基于深度文档理解的开源 RAG 引擎，擅长解析复杂格式文档（PDF/表格/图表），答案可追溯至原始文档段落
部署方式
部署方式
Docker Run 部署
# 1. 创建自定义网络
docker network create ragflow-net
# 2. 启动 Redis 与 MySQL 数据库
docker run -d --name ragflow-redis --network ragflow-net redis:7.2-alpine
docker run -d --name ragflow-mysql --network ragflow-net -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=ragflow mysql:5.7
# 3. 启动 MinIO 与 Elasticsearch
docker run -d --name ragflow-minio --network ragflow-net -e MINIO_ROOT_USER=minio -e MINIO_ROOT_PASSWORD=minio_password minio/minio server /data
docker run -d --name ragflow-es --network ragflow-net -e "discovery.type=single-node" -e "xpack.security.enabled=false" elasticsearch:8.11.3
# 4. 启动 RAGFlow 主服务容器
docker run -d --name ragflow-app --network ragflow-net -p 80:80 infiniflow/ragflow:v0.16.0
GPU 推理配置
RAGFlow 深度文档解析建议启用 GPU 加速，奥尼 T5000/Jetson Thor 可直接调用本地 GPU 资源提升解析速度
模型接入
支持 OpenAI 兼容接口，本地模型 base_url 指向 http://localhost:8080/v1