浏览器访问http://localhost:11434。

♥♥♥知识库、无幻觉聊天和文件管理是RAGFlow的三大支柱。RAGFlow的AI聊天基于知识库。RAGFlow的每个知识库都作为知识源，将从本地机器上传的文件和文件管理中生成的文件引用解析为未来AI聊天的真正“知识”。

由于前期wsl默认装在C盘，后期部署好RagFlow后C盘爆红，在连接ollama的时候一直在转圈圈，问其他人没有遇到这种情况，猜测是因为内存不足无法加载模型导致，今天重新在E盘安装wsl。

本地WSL/Docker Desktop部署：RAGFlow

浏览器访问http://localhost:11434。

RAGFlow服务器使用的内存是宿主机（即运行RAGFlow的物理机或虚拟机）的内存。当您在Docker中运行RAGFlow时，您可以通过设置Docker容器的内存限制来调整RAGFlow使用的内存。这个内存限制是在Docker容器的配置中设置的，通常是在docker-compose.yml文件或者.env文件中指定的。MEM_LIMIT=34359738368（即32GB）1、修改.env文件M

解决方案：尝试通过增加 docker/.env 中的值来增加内存分配。原因：解析进程可能会因 RAM 不足而终止。

RAGFlow服务器使用的内存是宿主机（即运行RAGFlow的物理机或虚拟机）的内存。当您在Docker中运行RAGFlow时，您可以通过设置Docker容器的内存限制来调整RAGFlow使用的内存。这个内存限制是在Docker容器的配置中设置的，通常是在docker-compose.yml文件或者.env文件中指定的。MEM_LIMIT=34359738368（即32GB）1、修改.env文件M

RAGFlow服务器使用的内存是宿主机（即运行RAGFlow的物理机或虚拟机）的内存。当您在Docker中运行RAGFlow时，您可以通过设置Docker容器的内存限制来调整RAGFlow使用的内存。这个内存限制是在Docker容器的配置中设置的，通常是在docker-compose.yml文件或者.env文件中指定的。MEM_LIMIT=34359738368（即32GB）1、修改.env文件M

我上传了一个5页的pdf格式论文，解析一直停留在83%ragflow-slim容器的部分配置信息。我的docker内容器。