1. Ollama本地安装Deepseek R1 模型

1.1 安装ollama

Ollama官网：https://ollama.com/

打开官网，然后点击下载，之后安装到本地。

1.2 安装deepseek

打开Ollama 的模型列表，搜索到DeepSeek R1https://ollama.com/library/deepseek-r1

安装1.5B，7B就可以使用（根据自身电脑硬件安装，我本地安装的是14b），然后在上图中【右上角的的代码】复制在命令行中运行。【ollama run deepseek-r1:14b】

ollama run deepseek-r1:14b

【注意】：这里安装需要等待一段时间。

然后输入：

ollama list

查看安装的模型的信息。如下所示：

2. 配置环境变量并运行deepseek

2.1 配置环境变量

打开电脑设置-系统-关于，点击【高级系统设置】

2.2 运行deepseek

3. 下载ragflow

访问地址：https://github.com/infiniflow/ragflow，点击下载即可

下载完成后，解压到文件夹中，修改 docker/.env 文件内的 RAGFLOW_IMAGE 变量。

4. 安装docker

【注意】

• 操作系统：Windows 10 64-bit或Windows 11。
• 硬件：支持虚拟化技术的处理器和至少 4 GB 的内存。
• 虚拟化：确保 BIOS 中已启用虚拟化技术。

如何查看是否开启了虚拟化技术：打开任务管理器，点击性能

如果没有开启虚拟化技术，在BIOS中开启虚拟化技术：首先开机进入BIOS，选择configuration按回车键进入。进行后选择Secure Virtual Machine Mode。按回车键进入后选择Enabled开启，然后再按回车键确认。按F10保存，在弹出的对话框中选择OK，按回车键确认，电脑重启，设置完毕。

4.1 Hyper-V

如果已经开启虚拟化技术，就按照如下步骤：

• 在程序和功能的窗口的左上角选择启用或关闭windows功能勾选Hyper-V和适用于linux的windows子系统和虚拟机平台，点击确认，之后他会让你重启这样准备工作就完成了；

• 如果没有Hyper-V的话，将下面命令复制到文本文档中，并将文档重命名Hyper.cmd；

 pushd "%~dp0"
 dir /b %SystemRoot%\servicing\Packages\*Hyper-V*.mum  >hyper-v.txt
 for /f %%i in ('findstr /i . hyper-v.txt 2^>nul') do dism  /online /norestart  /add-package:"%SystemRoot%\servicing\Packages\%%i"
 del hyper-v.txt
 Dism /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Hyper-V-All  /LimitAccess /ALL

• 等待脚本执行，输入Y，进行电脑重启之后，查看控制面板-程序-启用或关闭Windows功能，可以看下Hyper-v节点已存在，然后勾选上即可。

4.2 安装WSL

查看自己的电脑是否安装了wsl，快捷键win+r，输入cmd，按enter键，输入命令：

wsl -l

如果没有安装好的话，就打开powershell并输入：

dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart

检查WSL2的要求：win+R打开运行，然后输入winver检查windows版本

查看Linux版本，此版本需要大于1903

启用虚拟化:以管理员打开powershell输入下列命令；

dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart

设置WSL默认版本：

wsl --set-default-version 2

4.3 安装docker

访问 Docker 官网：（https://www.docker.com/products/docker-desktop/）选择适用于 Windows 的版本进行下载。

进入cmd，输如下列命令查看docker版本信息。

docker version

打开docker软件，点击设置，点击docker引擎，配置下载镜像：

{
  "builder": {
    "gc": {
      "defaultKeepStorage": "20GB",
      "enabled": true
    }
  },
  "experimental": false,
  "features": {
    "buildkit": true
  },
  "registry-mirrors": [
    "https://docker.m.daocloud.io",
    "https://docker.1panel.live",
    "https://registry.docker-cn.com",
    "https://cr.console.aliyun.com",
    "https://mirror.ccs.tencentyun.com"
  ]
}

最后点击【apply & restart】按钮。

在cmd中，运行一个简单的 Docker 容器，验证安装是否成功：

docker run hello-world

进入到前面下载完成的ragflow-main文件夹下，在上面这个路径输入cmd。

输入命令：

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

等待镜像包下载完成，此过程比较慢，需耐心等待。

下载完成之后，再输入命令：

docker logs -f ragflow-server

出现上述图片中第四个红框的内容提示说明服务器启动成功。

5. 使用ragflow创建知识库

第一步：打开浏览器，输入http://localhost:80，进行注册。注册完成后登录即可。

第二步：登录成功后，点击右上角的头像，然后点击模型提供商。

第三步：然后选择ollama，点击添加模型，根据图中输入每个框中的内容，然后点击确定。

【注意】基础Url通过下属方法查找，打开cmd，输入ipconfig，回车查看自己的ipv4地址，用自己的ipv4地址替换掉图中马赛克的位置即可。

第四步：再次点击系统模型设置，然后点击确定。

第五步：然后点击知识库，创建知识库，给知识库命名，最后点击确定。

第六步：进入配置，文档语言设置为中文，滑到最下面点击保存。

第七步：点击数据集，新增文件，上传文件构建自己的知识库。

第八步：上传完成之后，等待文件解析成功，才可以构建聊天。

第九步：最点击聊天，构建自己的聊天助理即可。