😀 好消息，好消息。腾讯云CloudStudio开放通用空间Docker能力了！

1 📝 安装前准备

本次采用云上环境进行部署， 腾讯云CloudStudio是一个免费提供50000分钟的开箱及用的一个AI应用平台，可运行64C 128G的空间（配置越高，赠送时长消费越块）。

1. 打开网址Cloud Studio使用微信或QQ等进行网站登录。

2. 点击“通用工作空间”中点击左上角的“立即创建”按钮。

3. 在弹出的窗口中选择自己合适的节点配置。

4. 创建后会弹出IDE网页。

2 🤗 启动DeepSeek R1 32B

1. 在弹出的IDE环境中，点击“终端”>“新建终端”。

2. 在弹出的终端中输入如下命令设置环境变量和启动ollama服务。

3. 执行如下命令，部署deepseek-r1:32b模型。（模型下载默认预置了，很棒！）

3 🎬 RAGFlow部署

项目地址：infiniflow/ragflow: RAGFlow is an open-source RAG (Retrieval-Augmented Generation) engine based on deep document understanding.

1. 新建终端，执行RAGFlow安装大法。

2. 检查确保 vm.max_map_count 不小于 262144：

3. 克隆仓库：

4. 进入 docker 文件夹，利用提前编译好的 Docker 镜像启动服务器： 运行以下命令会自动下载 RAGFlow slim Docker 镜像 v0.16.0-slim。请参考下表查看不同 Docker 发行版的描述。如需下载不同于 v0.16.0-slim 的 Docker 镜像，请在运行 docker compose 启动服务之前先更新 docker/.env 文件内的 RAGFLOW_IMAGE 变量。比如，你可以通过设置 RAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:v0.16.0 来下载 RAGFlow 镜像的 v0.16.0 完整发行版。
如果你遇到 Docker 镜像拉不下来的问题，可以在 docker/.env 文件内根据变量 RAGFLOW_IMAGE 的注释提示选择华为云或者阿里云的相应镜像。
• 华为云镜像名：swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/infiniflow/ragflow
• 阿里云镜像名：registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/infiniflow/ragflow

5. 服务器启动成功后再次确认服务器状态：
出现以下界面提示说明服务器启动成功：_

如果您跳过这一步系统确认步骤就登录 RAGFlow，你的浏览器有可能会提示 network anormal 或 网络异常，因为 RAGFlow 可能并未完全启动成功。

4 🔖RAGFlow配置

1. 在IDE中找到访问RAGFlow的访问地址。



弹出的浏览器显示如下：

2. 点击“Sign up”进行账号注册。

3. 登录

4. 切换语言到中文。

5. 点击右上角的头像，点击【模型提供商】

6. 找到ollama，点击【添加模型】

7. 输入必要信息：
• 模型类型选择：chat
• 模型名称：deepseek-r1:32b
• 基础url:http://172.17.0.1:11434
• 最大token数：8192
最后点击【确定】按钮。

8. 添加SILICONFLOW模型或者其他OpenAI-API-Compatible

9. 选择刚才添加的模型，然后点击确定

10. 回到知识库界面，点击【创建知识库】

11. 输入知识库名称，例如：腾讯云

12. 然后配置知识库，把语言改成中文

13. 选择好相应的嵌入模型和解析方法。

14. 点击【数据集】，再点击【新增文件】，上传文件，有点慢，哈哈哈

15. 上传完成之后，对文件进行解析，解析速度与文件大小和电脑的内存大小有关。

16. 解析完成之后，点击上面的【聊天】按钮，新建助理

17. 填入相关信息、选择好相应的知识库，点击确定。

18. 输入你想问的问题，这样一个知识库就完成了

免责声明：

• 笔者水平有限，尽管经过多次验证和检查，尽力确保内容的准确性，但仍可能存在疏漏之处。敬请业界专家大佬不吝指教。

• 本文所述内容仅通过实战环境验证测试，读者可学习、借鉴，但严禁直接用于生产环境。由此引发的任何问题，作者概不负责！