搭建属于你的AI大脑：DeepSeek+RAGFlow保姆级教程

在AI的浪潮中，RAG（检索增强生成）技术正在掀起新的革命。它像一个聪明的图书管理员，能够从海量文档中精准提取信息，并生成自然流畅的回答。RAGFlow作为一款开源的RAG引擎，将复杂的AI技术封装成简单易用的工具，让每个人都能轻松搭建自己的AI知识库。它支持多种文档格式，能够从非结构化数据中提取知识，并提供清晰的引用来源，极大降低了生成内容的幻觉风险。无论你是企业客服、研究人员，还是普通用户，R

咔咔学姐kk

991人浏览 · 2025-03-17 11:40:01

咔咔学姐kk · 2025-03-17 11:40:01 发布

在这个AI重塑生产力的时代，每个人都是时代的弄潮儿。无论是个人还是企业，掌握AI工具的使用，都将带来前所未有的效率提升。

今天，我们将手把手教会你如何在本地搭建一个功能强大的AI系统——RAGFlow，结合DeepSeek模型，打造属于你自己的智能问答系统。这不仅仅是一个技术教程，更是一场生产力革命的开启。

一、RAGFlow：重新定义知识管理

在AI的浪潮中，RAG（检索增强生成）技术正在掀起新的革命。它像一个聪明的图书管理员，能够从海量文档中精准提取信息，并生成自然流畅的回答。

RAGFlow作为一款开源的RAG引擎，将复杂的AI技术封装成简单易用的工具，让每个人都能轻松搭建自己的AI知识库。

它支持多种文档格式，能够从非结构化数据中提取知识，并提供清晰的引用来源，极大降低了生成内容的幻觉风险。

无论你是企业客服、研究人员，还是普通用户，RAGFlow都能为你提供强大的知识管理能力。

请添加图片描述

二、手把手教你搭建RAGFlow

1、环境准备

硬件要求：建议配备独立显卡（8GB显存以上），内存16GB以上

软件安装：

安装Docker：安装指南
安装Git：安装指南
安装VS Code：下载地址

2、配置Docker镜像源

将以下配置粘贴到Docker的daemon.json文件中：

{  
  "registry-mirrors": [    
  "https://registry.docker-cn.com",    
  "http://hub-mirror.c.163.com",    
  "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn"  
 ], 
  "insecure-registries": [],  
  "debug": false,  
  "experimental": false,  
  "features": {  
    "buildkit": true 
},  
"builder": {  
  "gc": {   
     "enabled": true,      
     "defaultKeepStorage": "20GB"   
    } 
  }
}

3、下载并部署RAGFlow

请添加图片描述

打开Git Bash，输入以下命令克隆仓库：

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

使用VS Code打开.env文件，修改第84行和第87行，保存文件。
在PowerShell中进入ragflow文件夹，执行：

docker compose -f docker-compose.yml up -d

等待15分钟完成部署，输入以下命令检查服务状态：

docker logs -f ragflow-server

当看到RAGFLOW字样时，表示服务启动成功。

4、配置DeepSeek模型

注册并登录RAGFlow：在浏览器输入localhost:80，注册一个邮箱账号。
申请DeepSeek API Key：访问DeepSeek官网获取API Key。
在RAGFlow中配置模型服务，选择DeepSeek模型。

三、开始你的AI之旅

1、上传知识库

支持多种格式文件上传，包括PDF、Word、PPT、Excel等。即使是扫描版的PDF文档，RAGFlow也能精准提取内容。

2、创建对话助理

请添加图片描述
在模型设置中选择DeepSeek模型，创建属于你的智能问答助理。你可以上传专属知识库，打造个性化的AI助手。

3、开始对话

输入问题，RAGFlow将结合知识库内容和DeepSeek的强大生成能力，为你提供专业、准确的回答。

我的DeepSeek部署资料已打包好（自取↓）
https://pan.quark.cn/s/7e0fa45596e4

但如果你想知道这个工具为什么能“听懂人话”、写出代码甚至预测市场趋势——答案就藏在大模型技术里！

❗️为什么你必须了解大模型？

1️⃣ 薪资爆炸：应届大模型工程师年薪40万起步，懂“Prompt调教”的带货主播收入翻3倍

2️⃣ 行业重构：金融、医疗、教育正在被AI重塑，不用大模型的公司3年内必淘汰

3️⃣ 零门槛上车：90%的进阶技巧不需写代码！会说话就能指挥AI

（附深度求索BOSS招聘信息）
在这里插入图片描述

⚠️警惕：当同事用DeepSeek 3小时干完你3天的工作时，淘汰倒计时就开始了。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？老师啊，我自学没有方向怎么办？老师，这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！当然这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

篇幅有限，⚡️ 朋友们如果有需要全套《2025全新制作的大模型全套资料》，扫码获取~
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👉大模型学习指南+路线汇总👈

我们这套资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。
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👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。
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👉②.进阶篇👈

接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。
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👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。
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👉④.福利篇👈

最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
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相信我，这套大模型系统教程将会是全网最齐全最易懂的小白专用课！！