
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。
RAGFlow 是一款基于检索增强生成(RAG)技术的工具,支持文档处理与智能问答。以下是其部署步骤、配置说明及使用要点。
部署前需确保环境满足以下要求:
vm.max_map_count确保系统参数 vm.max_map_count ≥ 262144:
bash$ sysctl vm.max_map_count
bash$ sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
/etc/sysctl.conf,添加或修改:
bashvm.max_map_count=262144
bash$ git clone [] 步骤 3:通过 Docker 镜像启动服务 默认使用 `v0.15.0-slim` 版本镜像。如需指定其他版本,需先修改 `docker/.env` 文件中的 `RAGFLOW_IMAGE` 变量(如 `RAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:v0.14.1` 对应完整版)。 启动命令: ```bash $ cd ragflow $ docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d
镜像版本说明
| RAGFlow 镜像标签 | 镜像大小 (GB) | 是否包含嵌入模型 | 稳定性 |
|---|---|---|---|
| v0.15.0 | ≈9 | ✅ | 稳定版本 |
| v0.15.0-slim | ≈2 | ❌ | 稳定版本 |
| nightly | ≈9 | ✅ | ⚠️ 不稳定 nightly 构建 |
| nightly-slim | ≈2 | ❌ | ⚠️ 不稳定 nightly 构建 |
查看服务日志确认启动成功:
bash$ docker logs -f ragflow-server
成功启动会显示类似以下内容:
____ ___ ______ ______ __ / __ \ / | / ____// ____// /____ _ __ / /_/ // /| | / / __ / /_ / // __ \| | /| / / / _, _// ___ |/ /_/ // __/ / // /_/ /| |/ |/ / /_/ |_|/_/ |_|\____//_/ /_/ \____/ |__/|__/ * Running on all addresses (0.0.0.0) * Running on [] Running on [] CTRL+C to quit
⚠️ 若未确认日志直接登录,可能因服务未完全初始化导致浏览器提示“网络异常”。
在浏览器中输入服务器 IP 地址(默认端口 80 可省略,如 `[] RAGFlow。
编辑 docker/service_conf.yaml.template 文件:
user_default_llm 中选择所需的 LLM 厂商;API_KEY 字段填入 API 密钥。至此,RAGFlow 已可正常使用。
系统配置主要通过以下文件管理:
docker/.env
存储基础设置,如 SVR_HTTP_PORT(服务端口)、MYSQL_PASSWORD(数据库密码)、MINIO_PASSWORD(对象存储密码)等。
docker/service_conf.yaml.template
配置后端服务,容器启动时会自动填充环境变量,可根据部署环境自定义服务行为。
docker/docker-compose.yml
系统启动依赖的 Docker Compose 配置文件。
默认 HTTP 服务端口为 80,如需修改:
docker-compose.yml,将 80:80 改为 <自定义端口>:80;bash$ docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d
RAGFlow 默认使用 Elasticsearch 存储全文与向量数据,可切换为 [Infinity] :
bash$ docker compose -f docker/docker-compose.yml down -v
docker/.env,设置 DOC_ENGINE=infinity;bash$ docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d
⚠️ 注意:Linux/arm64 架构机器暂不支持切换至 Infinity。
更多配置细节可参考
docker/README.md,其中详细说明环境变量及服务配置项(可作为${ENV_VARS}在service_conf.yaml.template中引用)。
在国内网络环境下,直接使用 docker pull 访问 Docker Hub 官方仓库时,较常遇到连接超时、TLS 握手失败或 registry 响应缓慢等情况。这类问题多与跨境链路质量、运营商策略及客户端 DNS 解析有关,并非单个镜像本身异常。
轩辕镜像提供两种常用加速方式:一是使用公共加速域名 docker.xuanyuan.run 拉取(可参考 登录认证方式);二是在控制台配置 专属域名拉取,将拉取命令中的 registry 前缀替换为分配的专属域名,通常能提升成功率与稳定性。
以 infiniflow/ragflow 为例,加速拉取命令格式为 docker pull docker.xuanyuan.run/infiniflow/ragflow:<标签>,请将 <标签> 替换为具体版本。下方「镜像拉取方式」区块提供与本文一致的命令示例,可直接复制使用。
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。
来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务
以下是 infiniflow/ragflow 相关的常用 Docker 镜像,适用于 不同场景 等不同场景: