【喂饭教程】最详细的DeepSeek-R1：7B+RAGFlow本地知识库搭建教程，建议收藏起来慢慢学！！

个人笔记本电脑Windows11硬件配置参考：

• CPU：AMD Ryzen 5 4600H with Radeon Graphics 3.00 GHz
• 内核：6
• 逻辑处理器：12
• 内存：16GB
• GPU：512MB
• 操作系统：Windows 11

1.1 安装Ollama服务

ollama： 一个模型管理工具，可下载并运行不同的模型。

1.1.1 下载ollama

官网：ollama.com 下载windows版本

1.1.2 检验ollama

查看ollama是否安装成功：命令行输入 命令，出现如下版本号说明安装成功

1.1.3 修改ollama的环境变量

可根据自己的需求，修改ollama的环境变量，一般本地部署修改和即可

• ：Ollama 监听的网络接口，设置，可以让 Ollama 监听所有可用的网络接口，从而允许外部网络访问：0.0.0.0:11434，否则在RagFlow中，模型url无法使用本地IP进行注册。
• ：指定模型镜像的存储路径。默认存储在C盘：C:Users퇧ame%.ollamamodels。例如，设置，可节约内存。
• ：控制模型在内存中的存活时间。例如，设置可以让模型在内存中保持 24 小时，提高访问速度。
• ：允许更改 ollama 的默认服务端端口（11434）。例如，设置。
• ：决定了 Ollama 可以同时处理的用户请求数量。例如，设置可以让 Ollama 同时处理两个并发请求。
• ：限制了 Ollama 可以同时加载的模型数量。例如，设置可以确保系统资源得到合理分配。

1.2 部署DeepSeek

1.2.1 获取下载命令

在ollama模型页面选择需要下载的DeepSeek参数规模，然后点击右侧的“复制”按钮，复制下载模型的命令。

1.2.2 安装运行模型

打开windows命令提示符工具（WIN + R快捷键，然后输入cmd，回车）。输入安装运行命令，ollama会自动下载模型，成功之后，如下页面所示：

可查看当前加载的模型、所占的内存大小以及使用的处理器类型：

1）内存不够：需要释放本地内存，保证本地内存充足。

1.3 安装Docker桌面端

目的：RagFlow相关组件依赖于Docker运行。

1.3.1 下载Docker Desktop

下载Windows桌面端，官网下载地址：www.docker.com

1.3.2 配置镜像源

如下图所示：打开Docker Desktop->点击设置->Docker Engine

配置如下json镜像源，点击应用并重启 Docker。

1.4 安装RagFlow

官方环境要求如下：

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

1.4.1 下载

下载或者克隆官方仓库至本地：

1.4.2 修改基础配置（按需）

2. 镜像下载完整发行版 修改文件，设置 来下载 RAGFlow 镜像的 v0.16.0 完整发行版



4. 文档引擎修改 修改文件，设置 切换文档引擎。



5. Infinity 目前官方并未正式支持在 Linux/arm64 架构下的机器上运行.
7. 上传文件大小修改 修改文件，设置大小

1.4.3 运行

这个下载过程本地如果没有搭建会很慢，镜像下载容易失败，ragflow镜像大概有10个G，最好搭个。

镜像拉取失败，如下：

镜像拉取成功之后，会自动启动ragflow，查看Docker Desktop控制台包含如下六个运行中的容器：

Minio：文件上传到此文件服务器。

Redis：文件解析度时候需要使用redis消息队列进行暂存，方便异步执行。

Elasticsearch：存储向量数据、任务信息。

MySql：存储用户信息、系统配置信息（比如配置知识库名称）、任务定义、执行状态、结果等。

1.5 知识库使用

1.5.1 登陆注册

在浏览器输入，默认端口号是80，使用邮箱注册登陆即可。

1.5.2 配置模型LLM

点击个人中心-》模型提供商-》在此设置模型参数

1）模型类型：DeepSeek 模型选择，bge-m3 模型选择 embedding

2）模型名称：Ollama -list命令中列出的模型名称填写（建议在列表中复制），如：

3）基础Url：

4）最大token数：可随便填写（本地部署不消耗在线 token），如：

1.5.3 系统模型设置

聊天模型选择：本地部署的deepseek-r1:7b

嵌入模型，Img2txt模型、Sequence2txt模型、Rerank模型、都是RagFlow默认的

这里简单说一下这几个模型之间的联系：

嵌入模型提供数据表示，Img2txt和Sequence2txt模型生成文本，Rerank模型优化结果，聊天模型生成最终回复，TTS模型将文本转为语音。

1.5.4 创建知识库

1.5.5 上传文件并解析

知识库的内容检索回答，需要先将文件解析成块后才能问答。

1.5.6 配置知识库模型

配置创建好的知识库模型，就可以进行检索了。

1.5.6 聊天助手知识问题

添加聊天助手做知识问答。

1.6 使用问题

1.6.1 docker运行ragflow内存不足的问题

ERROR: Connection error caused by: ConnectionError(Connection error caused by: NewConnectionError(

: Failed to establish a new connection: 【Errno 111】 Connection refused))

调整windows对docker desktop的内存分配。

win + r，调出运行，输入 %UserProfile%，进入用户文件夹

在用户文件夹下创建一个新的文件，改名为 .wslconfig，内容如下：

保存文件后，重启docker和WSL。

1. 退出docker，任务管理器中确保无docker相关进程
2. win+r调出运行，输入cmd并回车，在命令提示符中，输入以下内容并回车

重新打开docker，确保容器中所有的程序都运行，重新在浏览器中连接ragflow进行尝试

1.6.2 长文本回复中断问题：ERROR: Tenant not found

目前在官方发布的最版本v0.16.0中，还是会存在长文本回复中断问题这个问题，并且Github官方仓库中有很多关于此问题的issuse，后续看ragflow官方团队发布最新版本时是否会解决这个问题。

解决方案：升级到最新的经过测试的版本，这里我查了一下官方升级文档如下：

ragflow.io/docs/dev/up…

第一：修改文件，设置

DeepSeek 教程

第二：重新更新RagFlow镜像