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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 93746
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- 已安装 Docker 与 Docker Compose(需能执行 docker compose 命令)
- 磁盘空间足够,镜像约 2 GB
- 可访问外部 LLM 与 Embedding 服务(RAGFlow 依赖外部模型服务)
- 如自行构建镜像,建议使用 linux/amd64 平台
安装与启动步骤
-
1克隆项目仓库
把 RAGFlow 代码拉到本地并进入项目根目录,后续的 Docker 构建与配置都在此目录下进行。
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git cd ragflow/ -
2修改基础配置
编辑 docker/.env,设置系统基础参数,如 SVR_HTTP_PORT、MYSQL_PASSWORD、MINIO_PASSWORD。
vim docker/.env -
3调整服务端口
默认 HTTP 端口为 80。若被占用,打开 docker/docker-compose.yml 把 80:80 改为 <你的端口>:80。
vim docker/docker-compose.yml -
4启动所有容器
在 docker 目录下用 docker-compose.yml 拉起全部服务,-d 表示后台运行。
cd docker docker compose -f docker-compose.yml up -d -
5(可选)自行构建镜像
如需自建镜像,在项目根目录执行 docker build,镜像大小约 2 GB。
docker build --platform linux/amd64 -f Dockerfile -t infiniflow/ragflow:nightly . -
6(可选)代理环境构建
若处于代理网络后,可通过 build-arg 传入 http_proxy / https_proxy 后再构建镜像。
docker build --platform linux/amd64 \ --build-arg http_proxy=http://YOUR_PROXY:PORT \ --build-arg https_proxy=http://YOUR_PROXY:PORT \ -f Dockerfile -t infiniflow/ragflow:nightly .
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
SVR_HTTP_PORT | 是 | 系统 HTTP 服务端口,在 docker/.env 中设置 | 80 |
MYSQL_PASSWORD | 是 | MySQL 数据库密码,在 docker/.env 中设置 | infini_rag_flow |
MINIO_PASSWORD | 是 | MinIO 对象存储密码,在 docker/.env 中设置 | infini_rag_flow |
docker-compose.yml 中的 80:80 | 否 | 左侧改为自定义宿主端口即可更换访问端口 | 8080:80 |
http_proxy / https_proxy | 否 | 构建镜像时的代理参数,网络受限时使用 | http://YOUR_PROXY:PORT |
如何确认成功
浏览器访问 http://localhost(或你自定义的端口),能看到 RAGFlow 界面即启动成功;也可用 docker compose ps 查看容器状态。
常见问题
Q:80 端口被占用了怎么办?
A:打开 docker/docker-compose.yml,把 80:80 改成 <你的端口>:80,然后重新执行 docker compose -f docker-compose.yml up -d 使配置生效。
Q:改了配置为什么不生效?
A:README 说明对上述配置的修改需要重启所有容器才会生效,重新执行 docker compose -f docker-compose.yml up -d 即可。
Q:构建镜像时下载失败怎么办?
A:可在 docker build 时通过 --build-arg http_proxy=http://YOUR_PROXY:PORT --build-arg https_proxy=http://YOUR_PROXY:PORT 传入代理。
Q:service_conf.yaml.template 里的变量从哪来?
A:该文件中的环境变量会在 Docker 容器启动时自动填充,容器内已有的环境变量均可使用,具体说明见 docker/README。
注意事项
- 自行构建的镜像约 2 GB,且依赖外部 LLM 与 Embedding 服务。
- 所有配置改动都需要重启全部容器才能生效。
- docker/README 提供了环境变量与各服务配置的详细说明,可作为 service_conf.yaml.template 中 ${ENV_VARS} 的参考。
核心亮点
- 深度文档解析:对PDF、表格、图片等复杂格式解析精准,能保留版面结构,优于多数同类方案
- 混合检索+可解释性:融合全文、向量、图检索,结果更准,且答案带引用溯源,便于验证
- 可视化编排:拖拽式工作流设计,降低开发门槛,快速搭建复杂RAG应用
不足之处
- 部署资源要求较高,默认配置下对服务器内存和计算性能有门槛
- 文档/社区待观察:部分高级功能配置细节文档不够详尽,社区活跃度有待提升
适用场景
- 企业知识库问答:快速构建内部文档、制度、技术手册的智能问答系统
- 智能客服与助手:基于产品手册、FAQ等资料,提供精准的客服支持
- 行业研究分析:对大量研报、论文进行检索、总结和对比分析
替代项目
Dify、FastGPT、LangChain
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