本文主要围绕 ragflow 的构建知识库、搜索、agent、文件管理等核心应用功能模块，结合 大模型 llm，零基础如何实现在本地快速搭建rag专属知识库、智能搜索问答系统. 知识库、无幻觉聊天和文件管理是 ragflow 的三大支柱。 ragflow 的文件管理功能允许您单个或批量上传文件。 然后，您可以将一个上传的文件链接到多个目标知识库。 本指南展示了文. 我们官方支持 x86 cpu 和 nvidia gpu，本文档提供了在 x86 平台上使用 docker 部署 ragflow 的说明。 虽然我们也在 arm64 平台上测试 ragflow，但我们不为 arm 维护 ragflow.
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To download and run a specified docker version, update ragflow_version in docker/.env to the intended version, for example ragflow_version=v0.6.0, before running the following. Ragflow 本地部署全攻略：10 分钟构建专业级 ai 知识库，大模型从入门到精通，收藏这篇就够了
