手把手教你DeepSeek-R1本地部署和企业知识库搭建(Ollama+DeepSeek+RAGFlow)【保姆级教学】

文章主旨：

本教程详细介绍了通过 Ollama、Docker 和 RAGFlow 从零搭建本地化智能知识库系统的完整流程。

关键要点：

• Ollama 是本地运行开源大模型的平台，支持轻量化模型部署。
• Docker 提供容器化环境，加速本地部署 RAGFlow 系统。
• RAGFlow 是专注于检索增强生成的工具，用于构建企业知识库和智能问答功能。
• 通过配置模型、上传文档、创建知识库和聊天助手，可以实现本地化问答系统。
• 教程提供详细的环境配置方法，包括防火墙设置和模型操作步骤。

内容结构：

• 前言：介绍了 AI 本地化部署的背景与目标，提出 Ollama、RAGFlow 和 Docker 的组合方案。
• 一、Ollama 安装与模型部署：
  • 科普 Ollama 平台功能。
  • 详细步骤包括 Ollama 的下载、安装、环境变量配置及模型安装。
  • 推荐使用 DeepSeek-R1 模型，并测试其问答功能。
• 二、本地 Docker 安装与配置：
  • 安装 Docker Desktop，解决 Windows 环境问题。
  • 设置国内镜像加速下载。
• 三、RAGFlow 本地部署：
  • 介绍 RAGFlow 功能与架构。
  • 详细部署流程：下载资源、配置版本、启动服务、访问界面。
  • 设置防火墙开放端口，并完成模型接入与默认模型配置。
• 四、知识库创建与上传：
  • 创建知识库，配置解析方法与文件格式支持。
  • 上传文档并解析成功后，测试问答效果。
  • 创建聊天助手，连接知识库与模型，测试对话功能。
• 五、相关资料及安装包：
  • 提供获取教程资源的方式，例如 Ollama、Docker 安装包等。
• 六、硬件建议：
  • 针对不同模型版本提供显存与内存需求建议。

文章总结：

教程详尽系统，适合 AI 开发者与企业技术负责人快速掌握本地化智能知识库搭建方法。

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