Java技术栈升级：结合DeepSeek和RAGFlow打造智能问答系统

接下来，让我们了解一下搭建私有知识库所需的工具。这里主要介绍两款开源工具：DeepSeek和RAGFlow。通过以上步骤，我们已经成功搭建了一个基于RAGFlow和DeepSeek的私有知识库。这个系统不仅能够保障数据隐私，还能提升工作效率，并且具备强大的智能问答功能。随着时间的推移，你可以继续扩展知识库、更新模型，打造一个持续进化的智能平台。

真心喜欢你吖

1751人浏览 · 2025-03-02 12:13:07

真心喜欢你吖 · 2025-03-02 12:13:07 发布

Java技术栈升级：结合DeepSeek和RAGFlow打造智能问答系统

前言

在当今数字化时代，AI技术正以惊人的速度改变着我们的工作和生活。无论是企业还是个人，都渴望能够高效地管理和利用知识资源。今天，就让我们一起探索如何利用开源项目DeepSeek和RAGFlow，搭建一个属于自己的AI私有知识库，让你的知识管理更加智能、高效！
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为何选择本地部署？

对于个人而言，免费的在线知识库可能已经足够使用。但对于企业来说，数据隐私、定制化需求以及可扩展性是至关重要的。本地部署可以确保数据安全，同时根据企业需求灵活定制，还能支持大规模数据处理。因此，搭建一个私有知识库，无疑是企业数字化转型的明智选择。
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RAG技术原理

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了信息检索和文本生成的技术。它的工作原理是：当你提出一个问题时，系统会先从知识库中检索出与问题相关的信息，然后基于这些信息生成准确且高质量的回答。相比传统的生成模型，RAG技术在问答场景中更加精准，能够更好地满足企业对知识管理的需求。
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RAG技术的优势

精准回答：RAG技术通过检索相关文档后再生成回答，避免了传统生成模型可能出现的“胡说八道”问题。
可扩展性强：无论是企业内部的文档、数据库，还是外部的知识资源，都可以整合到RAG系统中，随时扩展知识库。
引用可靠：RAG系统会引用原始文档内容，确保回答的准确性和可靠性，让使用者更有信心。

工具介绍

接下来，让我们了解一下搭建私有知识库所需的工具。这里主要介绍两款开源工具：DeepSeek和RAGFlow。

DeepSeek

DeepSeek是一款强大的语言模型，能够提供高质量的文本生成能力。它支持多种部署方式，包括本地部署和云服务，方便用户根据自身需求进行选择。
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RAGFlow

RAGFlow是一个开源的RAG引擎，专注于深度文档理解。它可以为企业和个人提供一套精简的RAG工作流程，支持复杂格式数据的问答，并且能够引用原始文档内容，确保回答的准确性和可靠性。
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搭建步骤

步骤1：环境准备

在开始搭建之前，我们需要确保服务器或本地机器满足以下要求：

操作系统：Linux或Windows
内存：至少16GB，建议32GB以上
存储空间：至少500GB的空闲磁盘空间
Docker：RAGFlow和DeepSeek都支持Docker部署，确保Docker版本 >= 24.0.0，Docker Compose版本 >= v2.26.1

如果尚未安装Docker，可以参考官方文档进行安装。

步骤2：安装Ollama

Ollama是一个轻量级的模型管理工具，可以帮助我们更方便地部署和管理DeepSeek模型。以下是安装步骤：
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下载安装脚本：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh -o ollama_install.sh

替换官方下载地址，以便更快地下载模型：

sed -i 's|https://ollama.com/download/|https://github.com/ollama/ollama/releases/download/v0.5.7/|' ollama_install.sh

运行安装脚本：
```
sh ollama_install.sh
```

步骤3：运行DeepSeek 8B模型

安装完Ollama后，我们就可以运行DeepSeek模型了。以下是具体步骤：

下载DeepSeek 8B模型：
```
ollama pull deepseek-r1:8b
```
启动模型：
```
ollama run deepseek-r1:8b
```

步骤4：运行RAGFlow

RAGFlow支持Docker部署，非常简单。以下是详细的安装步骤：

检查系统配置：确保vm.max_map_count不小于262144。可以通过以下命令查看当前值：
```
sysctl vm.max_map_count
```
如果值小于262144，可以临时修改为：
```
sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
```
如果需要永久修改，还需要在/etc/sysctl.conf文件中添加以下内容：
```
vm.max_map_count=262144
```

克隆RAGFlow仓库：

git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git

创建并启动容器：进入docker文件夹，运行以下命令启动RAGFlow服务：
```
cd ragflow/docker
docker compose -f docker-compose.yml up -d
```

检查服务器状态：运行以下命令查看服务器日志，确认服务是否正常启动：

docker logs -f ragflow-server

如果看到以下提示，说明服务器启动成功：

    ____   ___    ______ ______ __
   / __ \ /   |  / ____// ____// /____  _       __
  / /_/ // /| | / / __ / /_   / // __ \| | /| / /
 / _, _// ___ |/ /_/ // __/  / // /_/ /| |/ |/ /
/_/ |_|/_/  |_|\____//_/    /_/ \____/ |__/|__/

* Running on all addresses (0.0.0.0)
* Running on http://127.0.0.1:9380
* Running on http://x.x.x.x:9380
INFO:werkzeug:Press CTRL+C to quit

步骤5：登录并配置RAGFlow

登录：打开浏览器，访问http://localhost:9380，进入RAGFlow的Web界面。
检查Ollama状态：确保Ollama服务正常运行，以便后续与DeepSeek进行连接。

步骤6：整合RAGFlow与DeepSeek

连接RAGFlow与DeepSeek：在RAGFlow的配置界面中，找到“模型提供商”设置项，将DeepSeek的API地址填入RAGFlow中。这样，RAGFlow就可以在检索到相关信息后，调用DeepSeek进行问答生成。
调整配置参数：根据实际需求，调整RAGFlow和DeepSeek的配置参数，例如设置检索优先级、调整模型推理速度与质量等。