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基于DeepSeek（本地部署）和RAGFlow构建个人知识库

article 2026/3/23 18:08:31

总结自视频（很强的小姐姐视频，讲解清晰明了）：【知识科普】【纯本地化搭建】【不本地也行】DeepSeek + RAGFlow 构建个人知识库_哔哩哔哩_bilibili

1. 背景

deepseek官方网页版也虽然很强，能够满足绝大部分需求，但是存在局限。

（1）隐私问题，企业内部资料不方便上传，需本地部署；

（2）需定制回答格式和内容；

（3）需定义输入，以此限定问答的情景环境，且不需要每次问答都要上传大量文件；

（4）大模型幻觉问题；

2. RAG技术

RAG模型通过结合检索和生成两种机制，能够有效提升模型在特定任务上的表现。其核心思想是利用外部知识库中的相关信息，增强生成过程。具体来说，RAG模型首先通过检索模块从大规模知识库中检索出与输入相关的文档，然后将这些文档与输入一起输入到生成模块中，生成最终的输出。

3. RAG和模型微调的区别

微调是把知识学进模型了，RAG是临场问答时查阅资料再回答问题（边考边抄）。

对比维度	RAG	模型微调
核心思想	结合检索（如公司内部资料或者网上实时资料）和生成，动态从外部知识库获取信息。	在预训练模型基础上，用任务数据调整参数以适应特定任务。
主要组件	检索模块 + 生成模块。	单一模型（如BERT、GPT）。
适用任务	知识密集型任务（如开放域问答、对话生成）。	特定任务（如文本分类、命名实体识别）。
优点	动态获取知识，生成结果更准确、丰富。	快速适应任务，数据效率高，计算成本低。
缺点	依赖外部知识库，计算成本高，实时性受限。	知识局限于预训练数据，无法动态获取新知识，可能过拟合。

4. 本地部署全流程

下载ollama，使用ollamap平台下载deepseek模型并本地运行；
下载RAGFlow源代码和Docker，通过Docker本地部署RAGFlow；
在RAGFlow中构建个人知识库并搭建对话系统。

4.1 ollama

Ollama平台一个专注于本地化运行和微调大型语言模型（LLMs）的工具，旨在让用户能够在自己的设备上高效地部署和管理大模型，而无需依赖云端服务。

Ollama平台的功能包括：模型下载与管理；模型运行与交互；模型微调；性能优化。

4.1.1 下载并安装Ollama平台软件

4.1.2 配置两个环境变量

OLLAMA_HOST: 0.0.0.0:11434

作用是让Docker虚拟机里面的RAGFlow能够访问本地的Ollama；
如果配置后的虚拟机无法访问Ollama，可能是本地防火墙拦截了11434端口；
不想直接暴露11434端口，也可以改用SSH端口转发来实现；

OLLAMA_MODELS: 自定义位置

作用是ollama默认将模型下载在c盘，模型太大，需另存。

设置环境变量后，需重启电脑。

4.1.3 Ollama平台下载模型deepseek-r1: 1.5b

打开ollama平台网站：Ollama

复制下载命令行。

cmd执行下载命令。下载速度好快~

到这一步，完成了deepseek本地部署

5. 通过docker本地部署RAGFlow

docker负责管理环境依赖，RAGFlow源码可以运行在此环境中。

5.1 下载RAGFlow和Docker

cmd执行命令：git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git

docker下载连接：Docker: Accelerated Container Application Development

5.2 安装docker

如何和电脑硬件不匹配，安装时会报如下错误。

安装docker过程中会提醒重启电脑，重启后继续安装docker。

在cmd输入docker，如果界面是如下，则说明docker安装成功。

5.3 安装RAGFlow

修改前面clone下来的ragflow工程docker环境文件，使其能够下载完整版ragflow（包含embedding模块）

注释84行，打开87行，如下。

保存后，cmd进入到ragflow/docker工程目录下，利用提前编译好的 Docker 镜像启动服务器。

执行命令安装启动ragflow：docker compose -f docker-compose.yml up -d

解决上面的问题，重启docker。

cmd进入docker安装目录：C:\Program Files\Docker\Docker

执行重启命令：DockerCli.exe -SwitchDaemon

重启cmd，再次执行docker命令。

如果出现上面这些红色报错，则多次执行上面的docker命令：docker compose -f docker-compose.yml up -d

如何尝试了5次还是不行，则修改成国内docker镜像源。

打开docker-desktop软件，点击设置。

添加国内镜像。

{"builder": {"gc": {"defaultKeepStorage": "20GB","enabled": true}},"experimental": false,"registry-mirrors": ["https://docker.1ms.run"]
}

停止所有正在运行的容器

docker compose -f docker-compose.yml down -v

重新启动容器

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

上面这四个依赖在缓慢下载中。（没使用VPN-，大概需要20分钟下载完毕)

docker-desktop中也出现了刚拉取下来的镜像环境

执行成功后，下一次执行启动ragflow会很快。启动后默认是跑在localhost:80端口。进入页面。

注册登录ragflow。登陆后页面。

5.4 在RAGFlow构建个人知识库并实现对话问答

5.4.1 RAGFlow添加LLM模型

点击头像，找到模型提供商。

在模型提供商添加本地deepseek模型。

部署chat模型，不是embedding模型。查看本地模型名称。

ollama list

复制模型名称。

复制电脑ip地址。

ollama默认监听端口号是11434。

5.4.2 RAGFlow系统模型设置

在ragflow系统设置设置刚才添加模型的其他参数。

因为我们下载是完整版的ragflow，自带了嵌入模型（large,中文）。

5.4.3 构建个人知识库

添加后页面如下。

嵌入模型前面配置过了，这里还可以再改。解析方法可以选择解析简历、书籍、法律等，没啥特殊情况，可以简单选择general，其他参数是模型即可。

知识库建立好了。

添加知识库内的资料文档。并点击解析，解析会解析里面的文字，并通过embedding映射成高维向量。（这里资料文档是网上文档：员工手册(精简版)免费下载 - 人事星球，内部xxxx公司改成蟹宝王即可）。

5.4.4 构建定制助理

RAGFlow可以有很多知识库，知识库内有可以有很多很多知识文档，定制助理时可以有选择性的选取部分知识库作为参考资料。这样可以定制化助理的知识结构。

我这里前面只添加了一个知识库，所以只能选择一个知识库。

设置提示引擎（可以根据需求定制，这里使用默认设置）

回答的文本token数量可以设置大一点，不然回复字数太少。

构建助理成功，如下。

5.4.5 测试

新建聊天，进行测试。先声明知识库内的文档内容如下。看是否回答正确，助理会根据给她的知识库，并使用本地部署的deepseek-r1:1.5b模型，给出答案。

可以看到回复是完全正确的，并且会把引用标明出来，推理和回复总时间是（5s左右，显卡是笔记本nvidia Quadro P620，非常低端）。

6. 只搭建个人知识库（不本地部署大模型）

即在线使用大模型。RAGFlow有自带的在线大模型。

接下来直接引用视频中小姐姐的话了。

“实现起来更简单，而且效果一般来说会更好。

步骤：

下载RAGFlow源代码和docker，通过docker本地部署RAGFlow（RAGFlow目前没有官方的网页版）；
在RAGFlow中配置任意的Chat模型和Embedding模型（你需要到这些模型对应的官网去付费申请apiKey）；

一般来说，直接使用在线模型肯定更简单，因为你不需要本地部署大模型了；然后直接使用企业的在线模型，性能肯定更优越，因为你在本地部署的模型参数量肯定没发跟人家比；但是，使用在线模型，你无法保证数据的绝对隐私性，同时很多企业api虽然有免费额度，但是用着用着就会开始收费了。”