Linux系统下RagFlow 部署指南 - 直接拉取镜像-CUTEPIG BLOG-可爱猪博客

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二、部署前置条件
三、启动服务步骤
四、参考资料(持续更新)

一、RagFlow 概述

RagFlow 是一款开源的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，专注于深度文档理解，能够助力企业及个人构建高效的 RAG 工作流程。借助大语言模型（LLM），它可以精准处理各种复杂格式的数据，为用户提供可靠的问答服务，并附上详实的引用依据。

二、部署前置条件

硬件配置要求：
- CPU：至少 4 核，以保障系统在处理 RagFlow 任务时具备充足的运算能力，避免因 CPU 资源不足导致运行卡顿或任务处理延迟。
- RAM：不低于 16GB，为 RagFlow 及其相关服务的运行提供充裕的内存空间，确保数据的高效缓存和处理，减少因内存紧张引发的性能问题。
- Disk：大于等于 50GB，用于存储 RagFlow 运行过程中产生的各类数据，包括但不限于日志文件、临时数据文件以及可能的数据库文件等。
软件版本要求：
- Docker：需达到 24.0.0 及以上版本。Docker 作为实现 RagFlow 镜像部署的核心工具，其高版本能够提供更出色的性能和功能支持，确保容器化应用的稳定运行和高效管理。
- Docker Compose：不低于 v2.26.1 版本。它在多容器 Docker 应用的配置和部署中发挥着关键作用，与 Docker 紧密协作，保障 RagFlow 各个组件在容器环境中正确启动、运行和协同工作。

三、启动服务步骤

注意：本指南中的测试服务器采用 Centos7.9 操作系统。

3.1 配置系统参数

确保 vm.max_map_count 不小于 262144。
如需确认 vm.max_map_count 的当前大小，可在终端运行以下命令：

sysctl vm.max_map_count

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						sysctl vm.max_map_count

若其值小于 262144，可进行临时重置：

sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144

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						sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144

但需注意，此临时改动在系统重启后会恢复原状。若要实现永久更改，需编辑 /etc/sysctl.conf 文件，在其中添加或修改 vm.max_map_count=262144 这一行，保存文件后，执行 sudo sysctl -p 使配置生效。

3.2 安装 Docker

安装必要依赖：

sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2

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						sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2

其中，yum-utils 提供了丰富的工具用于管理 yum 源和软件包，对 Docker 软件包的获取和管理至关重要；device-mapper-persistent-data 和 lvm2 则与 Docker 的存储驱动紧密相关，确保容器数据在宿主机上能够安全、高效地存储和管理。

添加 Docker 软件源：
通过添加官方软件源，系统能够及时获取最新且稳定的 Docker 软件包，这不仅保证了安装的 Docker 版本的安全性和可靠性，还为后续的升级和维护工作提供了便利。

sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo

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						sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo

安装 Docker：
安装完成后，启动 Docker 服务并进行简单测试，例如在终端输入 docker --version 命令查看 Docker 版本信息，以此确保其安装成功并正常运行。若安装过程中出现问题，可根据终端输出的错误提示进行针对性的排查和解决。

sudo yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

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						sudo yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

配置镜像加速器（如有需要）：
可根据实际网络环境和需求，配置 Docker 镜像加速器，以加快镜像拉取速度，提高部署效率。

sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
  "registry-mirrors": ["https://hub.icert.top/","https://ghcr.geekery.cn"]
}
EOF
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker

				
					
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						sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
  "registry-mirrors": ["https://hub.icert.top/","https://ghcr.geekery.cn"]
}
EOF
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker

					

			

3.3 代码与配置操作

3.3.1 拉取代码

从 GitHub 克隆 RagFlow 代码到本地环境，以便进行后续的定制和部署工作。

git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git

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						git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git

3.3.2 将代码移入私有 Git 仓库

将本地克隆的代码转移至私有 Git 仓库，这一步骤能够有效实现代码的版本管理、数据备份，在团队协作或多环境部署场景下，还能方便地实现代码的共享和同步，确保各个环境中的代码保持高度一致。

3.3.3 修改配置文件

.env 文件：
该文件主要用于配置 RagFlow 应用程序的各类环境变量，这些变量在整个应用的部署和运行过程中起着关键作用，涵盖了控制不同服务的行为、连接信息、资源限制等方面。考虑到网络环境的差异和访问效率的需求，建议将其中的镜像地址修改为国内地址，这样可以显著提升镜像拉取速度，降低因网络问题导致的部署失败风险，保障部署工作高效、稳定地推进。

RAGFLOW_IMAGE=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/infiniflow/ragflow:nightly-slim

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						RAGFLOW_IMAGE=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/infiniflow/ragflow:nightly-slim

docker-compose.yml 文件：
此文件主要用于配置 ragflow 服务。在本次部署中，特意将 mysql 的依赖检查功能禁用，这是为了更好地满足当前的部署或测试需求，使得 ragflow 服务在运行时不再依赖于 mysql 服务的健康状态，从而能够更灵活地进行部署和测试。这样的设置为开发人员在特定场景下对 ragflow 服务进行独立操作和调试提供了便利，无需再等待 mysql 服务满足健康条件。

#    depends_on:
#      mysql:
#        condition: service_healthy

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						#    depends_on:
#      mysql:
#        condition: service_healthy

docker-compose-base.yml 文件：
该文件主要负责容器化部署相关的配置，定义了 es01、infinity、mysql、minio 和 redis 五个服务。每个服务都有其独特的配置细节，包括从不同的仓库拉取对应的 Docker 镜像，并对环境变量、端口映射、数据卷挂载和健康检查等方面进行了精心设置。此外，文件还定义了多个采用 local 驱动的数据卷，用于实现数据的持久化存储。为确保各服务之间能够顺畅通信，还构建了基于 bridge 驱动的 ragflow 网络。
具体修改操作如下：
- 注释 profiles 部分：
  - 在 es01 服务中，将 profiles 部分的 - elasticsearch 进行注释处理，以防止在某些特定情况下出现不必要的自动启用或关联行为。
  - 同样，在 infinity 服务中，将 profiles 部分的 - infinity 注释掉，避免可能产生的特定配置关联。
- 修改部分服务镜像地址：
  - 对于 infinity 服务，将其镜像地址设置为 swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/infiniflow/infinity:v0.5.2，以便使用华为云 SWR 仓库的特定版本镜像。
  - mysql 服务的镜像地址更新为 swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/mysql:8.0.39，同样从华为云 SWR 仓库拉取。
  - minio 服务的镜像地址使用 quay.io/minio/minio:RELEASE.2023-12-20T01-00-02Z，从 quay.io 拉取相应的镜像。

3.3.4 提交修改到本地Git仓库

在完成上述配置文件的修改后，务必将代码提交到私有 Git 仓库。这样做有助于后续的使用、管理和团队协作，能够有效保障代码安全，实现完善的版本控制，确保开发部署工作顺利进行。

3.4 部署流程

3.4.1 服务器拉取代码

从本地仓库拉取经过修改的代码，并进入 ragflow 目录，为后续的启动操作做好准备。

git pull <私有仓库地址>

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						git pull <私有仓库地址>

3.4.2 拉取镜像并启动服务

在终端执行如下命令，拉取所需镜像并启动 RagFlow 服务，确保各个服务组件正确启动和运行。

docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d

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						docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d

3.4.3 确认服务状态

通过查看终端输出或相关日志信息，确认服务是否成功启动。

docker logs -f ragflow-server

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						docker logs -f ragflow-server

若出现如下界面提示，则表明服务器启动成功。

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* Running on all addresses (0.0.0.0)
* Running on http://127.0.0.1:9380
* Running on http://x.x.x.x:9380
INFO:werkzeug:Press CTRL+C to quit

				
					
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* Running on all addresses (0.0.0.0)
* Running on http://127.0.0.1:9380
* Running on http://x.x.x.x:9380
INFO:werkzeug:Press CTRL+C to quit

					

			

3.4.4 访问应用

在浏览器中输入 http://ip，进入 RagFlow 的登录页面，进行注册登录操作，即可开始使用 RagFlow 应用。

四、参考资料(持续更新)

Docker 国内镜像查找：https://docker.aityp.com/。在部署过程中，如果需要查找特定的 Docker 镜像，可在此网站进行搜索和筛选，以获取适合的镜像资源。

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