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tinypng图片压缩网站,世界上让导航崩溃的城市,厦门网站seo哪家好,如何做一个宣传链接在 macOS 上从源码部署 RAGFlow-0.14.1#xff1a;详细指南 一、引言 RAGFlow 作为一款强大的工具#xff0c;在人工智能领域应用广泛。本文将详细介绍如何在 macOS 系统上从源码部署 RAGFlow 0.14.1 版本#xff0c;无论是开发人员进行项目实践#xff0c;还是技术爱好者…在 macOS 上从源码部署 RAGFlow-0.14.1详细指南 一、引言 RAGFlow 作为一款强大的工具在人工智能领域应用广泛。本文将详细介绍如何在 macOS 系统上从源码部署 RAGFlow 0.14.1 版本无论是开发人员进行项目实践还是技术爱好者探索新工具都能从这篇指南中获取清晰、实用的部署步骤。 二、部署前准备 一系统配置检查 本次部署以配备 Apple M3 Pro 芯片、18GB 内存且运行 Sonoma 14.6.1 系统的 MacBook Pro 为例。在部署前需确认你的设备配置与之相当或更优以确保部署过程顺利及后续使用体验。 二安装 Docker 和 Docker Compose 版本要求RAGFlow 官方明确规定部署所需的 Docker 版本需大于等于 24.0.0Docker Compose 版本需大于等于 v2.26.1。 安装与检查若尚未安装前往 Docker 官方网站下载并安装对应版本。安装完成后在终端分别输入以下命令检查版本 docker -v docker-compose –version若已安装但版本不满足要求需及时更新到指定版本。若显示的版本符合要求则可继续后续步骤。 三、安装和配置 RAGFlow 的前后端 一下载项目 打开终端进入你期望安装 RAGFlow 的目录执行以下命令克隆项目仓库 git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git cd ragflow/这一步将把 RAGFlow 项目的源代码下载到本地指定目录并进入该项目目录为后续安装和配置做准备。 二安装 Python 依赖项 安装 PoetryPoetry 是 Python 项目依赖管理的重要工具在终端执行以下命令进行安装 curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -安装完成后使用poetry –version检查版本。若出现zsh: command not found: poetry错误这是因为 Poetry 的安装目录未被添加到系统环境变量PATH中。此时需编辑~/.zshrc文件在文件末尾添加注意将kuangfh替换为你的用户名 export PATH/Users/kuangfh/.local/bin:\(PATH添加完成后运行source ~/.zshrc使更改生效确保系统能够识别 Poetry 命令。 2. 配置 Poetry在终端中设置 Poetry 的相关环境变量以确保虚拟环境能按预期创建和使用 export POETRY_VIRTUALENVS_CREATEtrue 安装依赖项执行以下命令安装 Python 依赖项这会创建一个名为.venv的虚拟环境并将项目所需的所有 Python 依赖项安装到该环境中 ~/.local/bin/poetry install --sync --no-root在安装过程中若出现错误提示与xgboost包有关这是因为xgboost 1.5.0 版本不支持 PEP 517 构建标准而 Poetry 默认使用该标准处理依赖包安装。此时使用 VS Code或其他文本编辑器打开pyproject.toml文件在[tool.poetry.dependencies]部分将xgboost的版本范围修改为xgboost “^1.6.0” 。保存修改后在终端执行以下命令重新生成poetry.lock文件 ~/.local/bin/poetry lock该命令会根据pyproject.toml文件的依赖定义更新或重新生成poetry.lock文件。之后再次执行~/.local/bin/poetry install --sync --no-root直至依赖安装成功。 4. 启动第三方服务使用 Docker Compose 启动 “基本” 服务其中包括 MinIO、Elasticsearch、Redis 和 MySQL在终端输入以下命令 docker compose -f docker/docker-compose-base.yml up -d这将在后台启动这些服务为 RAGFlow 的运行提供必要的支持。 更新第三方服务的主机和端口设置首先在/etc/hosts文件中添加以下内容将docker/service_conf.yaml.template中指定的所有主机解析为127.0.0.1 127.0.0.1 es01 infinity mysql minio redis然后使用文本编辑器打开docker/service_conf.yaml.template文件按照docker/.env中的指定将mysql端口更新为5455将es端口更新为1200 。修改后的内容大致如下 yamlragflow:host: \){RAGFLOW_HOST:-0.0.0.0}http_port: 9380 mysql:name: \({MYSQL_DBNAME:-rag_flow}user: \){MYSQL_USER:-root}password: \({MYSQL_PASSWORD:-infini_rag_flow}host: \){MYSQL_HOST:-mysql}port: 5455max_connections: 100stale_timeout: 30m minio:user: \({MINIO_USER:-rag_flow}password: \){MINIO_PASSWORD:-infini_rag_flow}host: \({MINIO_HOST:-minio}:9000 es:hosts: http://\){ES_HOST:-es01}:1200username: \({ES_USER:-elastic}password: \){ELASTIC_PASSWORD:-infini_rag_flow}四、启动 RAGFlow 后端服务 注释 nginx 行使用文本编辑器打开docker/entrypoint.sh文件找到/usr/sbin/nginx这一行在其开头添加#符号将其注释掉修改后的内容如下

/usr/sbin/nginx激活虚拟环境在终端执行以下命令激活之前创建的 Python 虚拟环境并设置PYTHONPATH环境变量

source .venv/bin/activate export PYTHONPATH$(pwd)设置 HuggingFace 镜像站点可选若在部署过程中无法访问 HuggingFace可在终端设置HF_ENDPOINT环境变量为镜像站点地址例如 export HF_ENDPOINThttps://hf-mirror.com启动后端服务在终端执行以下命令启动后端服务 bash docker/entrypoint.sh若启动过程中遇到 NLTK 库相关报错提示找不到punkt_tab资源或wordnet资源分别运行以下命令进行下载 python import nltk nltk.download(punkt_tab) nltk.download(wordnet)若出现docker/entrypoint.sh: line 8: /ragflow/docker/service_conf.yaml.template: No such file or directory错误需将entrypoint.sh中的路径修改为相对路径。修改后的内容如下

replace env variables in the service_conf.yaml file

rm -rf ./conf/service_conf.yaml # 使用相对路径 while IFS read -r line || [[ -n \(line ]]; do# Use eval to interpret the variable with default valueseval echo \\)line\ ./conf/service_conf.yaml # 使用相对路径 done ./docker/service_conf.yaml.template # 使用相对路径修改完成后重新执行bash docker/entrypoint.sh启动后端服务。 五、启动 RAGFlow 前端服务 安装前端依赖项在终端进入web目录执行以下命令安装前端依赖项 cd web npm install –force更新代理配置使用文本编辑器打开.umirc.ts文件将proxy.target更新为http://127.0.0.1:9380 。 启动前端服务在终端执行以下命令启动前端服务 npm run dev启动成功后终端会显示前端服务的 IP 地址和端口号根据提示信息可在浏览器中访问 RAGFlow 服务。
六、访问 RAGFlow 服务 打开 Web 浏览器在地址栏输入前端服务显示的 IP 地址和端口号例如http://127.0.0.1:9222 注意确保端口号与实际显示一致即可访问 RAGFlow 服务。
若在解析文档时出现ModuleNotFoundError: No module named FlagEmbedding’错误在终端使用pip命令安装该模块 pip install FlagEmbedding1.2.10 pip show FlagEmbedding七、关闭前后端服务 当不再需要使用 RAGFlow 服务时可在终端执行以下命令关闭前后端服务 pkill npm pkill -f docker/entrypoint.sh八、总结 通过以上详细的步骤我们完成了在 macOS 上从源码部署 RAGFlow 0.14.1 的全过程。在部署过程中每一步都至关重要需仔细操作尤其是环境变量的设置、依赖项的安装以及路径的配置等环节。若在部署过程中遇到问题可参考文中的解决方案或进一步查阅相关资料。希望本文能帮助大家顺利部署 RAGFlow开启人工智能应用开发之旅。