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【RAGFlow】Ubuntu系统下实现源码启动RAGFlow_ragflow ubuntu

作者：喵喵爱编程 | 2024-07-20 19:41:47

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ragflow ubuntu

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一、RAGFlow 是什么？

RAGFlow 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎。RAGFlow 可以为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程，结合大语言模型（LLM）针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。
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二、RAGFlow架构设计

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检索流程

  • 首先Questions提出问题，由查询分析器进行Keyword & Embedding，到AI 原生数据库（Infinity）进行相似性检索，返回Chunk数据
  • 然后基于多路召回、融合重排序处理，得到更精确、准确答案
  • 最后调用LLMs进行内容生成，返回答案给用户

知识加载

  • Documents加载进行Task Dispatch分发，进行Task Exector
  • 基于深度文档理解（DeepDoc）处理，如：OCR、文档解析、文档分层分析、表结构识别
  • 最后基于可控可解释的模板文本切片，形成Chunk存入AI 原生数据库

三、RAGFlow主要功能

Quality in, quality out

  • 基于深度文档理解，能够从各类复杂格式的非结构化数据中提取真知灼见。
  • 真正在无限上下文（token）的场景下快速完成大海捞针测试。

基于模板的文本切片

  • 不仅仅是智能，更重要的是可控可解释。
  • 多种文本模板可供选择

有理有据、最大程度降低幻觉（hallucination）

  • 文本切片过程可视化，支持手动调整。
  • 有理有据：答案提供关键引用的快照并支持追根溯源。

兼容各类异构数据源

  • 支持丰富的文件类型，包括 Word 文档、PPT、excel 表格、txt 文件、图片、PDF、影印件、复印件、结构化数据, 网页等。

全程无忧、自动化的 RAG 工作流

  • 全面优化的 RAG 工作流可以支持从个人应用乃至超大型企业的各类生态系统。
  • 大语言模型 LLM 以及向量模型均支持配置。
  • 基于多路召回、融合重排序。
    • 多路召回:策略是指采用不同的策略、特征或简单模型，根据相关任务的特点，合适的召回规则，分别召回一部分候选集。在“计算速度”和“召回率”之间进行了权衡，可以使用多线程并发技术，从而提高效率。
    • 融合重排序：则是对多路召回得到的候选集进行进一步的优化排序。它结合了多个排序算法的优点，形成了一种全新的排序算法，旨在提高排序的准确性和速度。
    • 多路召回和融合重排序的推荐系统能够充分利用各种策略和算法的优点，提高推荐的准确性和效率，从而提升用户体验
  • 提供易用的 API，可以轻松集成到各类企业系统。

四、源码启动服务

4.1 环境安装

4.1.1 更新系统软件包

1.到手一个全新的Ubuntu系统，从零开始搭建，使用MobaXterm来远程Ubuntu系统进行操作。
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2.更新本地包列表：apt-get update；升级已安装的软件包到最新版本：apt-get upgrade
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4.1.2 安装conda、python3、git、pip3

在Ubuntu系统上安装conda、Python、git和pip的详细步骤如下：

4.1.2.1 安装conda

Conda是一个开源的包、依赖和环境管理器，用于安装多个版本的软件包及其依赖，并在它们之间轻松切换。以下是安装conda的步骤：

  1. 下载Anaconda：
  • 使用wget命令从清华大学开源软件镜像站下载Anaconda安装包（以最新版本为例，请根据实际情况替换URL中的版本号）。
# 下载最新镜像源
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh

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注意：由于无法直接获取当前最新版本的URL，请访问清华大学开源软件镜像站

由于清华镜像站安装时出错了，所以换了源下载下来。
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下载成功的源地址如下：

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh

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  1. 安装Anaconda：
  • 执行下载的shell脚本进行安装。
bash Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh

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  • 跟随安装程序的提示操作，包括阅读并同意许可协议、选择安装位置等。
  • 安装完成后，根据提示初始化conda（可选，但推荐）。
  • 一路默认安装到了路径 /root/anaconda3下面了
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  1. 验证安装：
  • 安装完成后，conda下的bin文件会添加到环境变量里面，这时候需要source一下bash文件
source ~/.bashrc

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  • 再通过运行conda --version来验证conda是否已成功安装。
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4.1.2.2 安装Python3

Ubuntu系统通常已经预装了Python3。但如果你需要安装特定版本的Python3或确认是否已安装，可以按照以下步骤操作：
1.检查Python3版本：

  • 在终端中输入python3 --version 来检查已安装的Python3版本。

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2.安装Python（如果未安装）：

  • 使用apt包管理器安装Python 3：apt-get install python3。
4.1.2.3 安装git
  • Git是一个开源的分布式版本控制系统，用于跟踪和管理代码更改。以下是安装git的步骤：
    1.安装git：
  • 使用apt包管理器安装git：apt-get install git。
    2.验证安装：
  • 通过运行git --version来验证git是否已成功安装。
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4.1.2.4 安装pip3

pip是Python的包安装程序，用于安装和管理Python包。Ubuntu系统通常已经预装了pip。但如果你需要安装或更新pip，可以按照以下步骤操作：

  1. 安装pip（如果未安装）：
  • 使用apt包管理器安装pip：apt-get install python3-pip 。
  1. 更新pip（如果需要）：
  • 使用pip自身来更新：pip3 install --upgrade pip3 。
  1. 验证安装：
  • 通过运行pip3 --version来验证pip是否已成功安装。
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通过以上步骤，可以在Ubuntu系统上成功安装conda、Python、git和pip。这些工具将帮助你更有效地进行软件开发和版本控制。

4.1.3 安装Ragflow

4.1.3.1 克隆Ragflow的源代码
  • 使用Git克隆Ragflow的GitHub仓库。打开终端，执行以下命令：
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git

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  • 打开ragflow目录
cd ragflow

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4.1.3.2 创建Python虚拟环境

为了避免依赖冲突，建议为Ragflow创建一个独立的Python虚拟环境。使用conda来创建。

conda create -n ragflow python=3.12.4

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conda activate ragflow

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4.1.3.3 安装依赖
  • 在Ragflow的源代码目录中，找到requirements.txt文件，并使用pip安装所有依赖。
    依赖清单如下：
accelerate==0.27.2
aiohttp==3.9.5
aiosignal==1.3.1
annotated-types==0.6.0
anyio==4.3.0
argon2-cffi==23.1.0
argon2-cffi-bindings==21.2.0
Aspose.Slides==24.2.0
attrs==23.2.0
blinker==1.7.0
cachelib==0.12.0
cachetools==5.3.3
certifi==2024.2.2
cffi==1.16.0
charset-normalizer==3.3.2
click==8.1.7
coloredlogs==15.0.1
cryptography==42.0.5
dashscope==1.14.1
datasets==2.17.1
datrie==0.8.2
demjson3==3.0.6
dill==0.3.8
distro==1.9.0
elastic-transport==8.12.0
elasticsearch==8.12.1
elasticsearch-dsl==8.12.0
et-xmlfile==1.1.0
filelock==3.13.1
fastembed==0.2.6
FlagEmbedding==1.2.5
Flask==3.0.2
Flask-Cors==4.0.0
Flask-Login==0.6.3
Flask-Session==0.6.0
flatbuffers==23.5.26
frozenlist==1.4.1
fsspec==2023.10.0
h11==0.14.0
hanziconv==0.3.2
httpcore==1.0.4
httpx==0.27.0
huggingface-hub==0.20.3
humanfriendly==10.0
idna==3.6
install==1.3.5
itsdangerous==2.1.2
Jinja2==3.1.3
joblib==1.3.2
lxml==5.1.0
MarkupSafe==2.1.5
minio==7.2.4
mpmath==1.3.0
multidict==6.0.5
multiprocess==0.70.16
networkx==3.2.1
nltk==3.8.1
numpy==1.26.4
nvidia-cublas-cu12==12.1.3.1
nvidia-cuda-cupti-cu12==12.1.105
nvidia-cuda-nvrtc-cu12==12.1.105
nvidia-cuda-runtime-cu12==12.1.105
nvidia-cudnn-cu12==8.9.2.26
nvidia-cufft-cu12==11.0.2.54
nvidia-curand-cu12==10.3.2.106
nvidia-cusolver-cu12==11.4.5.107
nvidia-cusparse-cu12==12.1.0.106
nvidia-nccl-cu12==2.19.3
nvidia-nvjitlink-cu12==12.3.101
nvidia-nvtx-cu12==12.1.105
ollama==0.1.9
onnxruntime-gpu==1.17.1
openai==1.12.0
opencv-python==4.9.0.80
openpyxl==3.1.2
packaging==23.2
pandas==2.2.1
pdfminer.six==20221105
pdfplumber==0.10.4
peewee==3.17.1
pillow==10.3.0
protobuf==4.25.3
psutil==5.9.8
pyarrow==15.0.0
pyarrow-hotfix==0.6
pyclipper==1.3.0.post5
pycparser==2.21
pycryptodome
pycryptodome-test-vectors
pycryptodomex
pydantic==2.6.2
pydantic_core==2.16.3
PyJWT==2.8.0
PyMySQL==1.1.1
PyPDF2==3.0.1
pypdfium2==4.27.0
python-dateutil==2.8.2
python-docx==1.1.0
python-dotenv==1.0.1
python-pptx==0.6.23
PyYAML==6.0.1
redis==5.0.3
regex==2023.12.25
requests==2.31.0
ruamel.yaml==0.18.6
ruamel.yaml.clib==0.2.8
safetensors==0.4.2
scikit-learn==1.4.1.post1
scipy==1.12.0
sentence-transformers==2.4.0
shapely==2.0.3
six==1.16.0
sniffio==1.3.1
StrEnum==0.4.15
sympy==1.12
threadpoolctl==3.3.0
tika==2.6.0
tiktoken==0.6.0
tokenizers==0.15.2
torch==2.2.1
tqdm==4.66.2
transformers==4.38.1
triton==2.2.0
typing_extensions==4.10.0
tzdata==2024.1
urllib3==2.2.1
Werkzeug==3.0.3
xgboost==2.0.3
XlsxWriter==3.2.0
xpinyin==0.7.6
xxhash==3.4.1
yarl==1.9.4
zhipuai==2.0.1
BCEmbedding
loguru==0.7.2
umap-learn
fasttext==0.9.2
volcengine==1.0.141
readability-lxml==0.8.1
html_text==0.6.2
selenium==4.21.0
webdriver-manager==4.0.1
cn2an==0.5.22
roman-numbers==1.0.2
word2number==1.1
markdown==3.6
mistralai==0.4.2
boto3==1.34.140
duckduckgo_search==6.1.9
google-generativeai==0.7.2
groq==0.9.0

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pip3 install -r requirements.txt

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注意：如果遇到依赖冲突，可能需要手动解决，如调整包版本或卸载冲突的包。
这里使用ragflow中原来的requirements.txt文件，总共要安装151个依赖，由于我安装的python3版本 = 3.12.4，在安装到Aspose.Slides == 24.2.0 时，会报错，这个依赖的版本支持 python3 >= 3.5,< 3.11，所以安装不成功
解决方法：
将Aspose.Slides == 24.2.0后面的版本修改为 Aspose.Slides==24.6.0 即可。
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  • 全部装完，花了两个多小时，平均速度500K左右吧

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  • 如果cuda > 12.0，需额外执行以下命令：（这个依赖目前用到的版本是12.1.105，所以需要执行这部分命令）
$ pip uninstall -y onnxruntime-gpu
$ pip install onnxruntime-gpu --extra-index-url https://aiinfra.pkgs.visualstudio.com/PublicPackages/_packaging/onnxruntime-cuda-12/pypi/simple/

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4.1.3.4 拷贝入口脚本并配置环境变量
$ cp docker/entrypoint.sh .
$ vi entrypoint.sh

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使用以下命令获取python路径及ragflow项目路径

$ which python
$ pwd

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将上述which python的输出作为PY的值，将pwd的输出作为PYTHONPATH的值。
LD_LIBRARY_PATH如果环境已经配置好，可以注释掉。

# 此处配置需要按照实际情况调整，两个export为新增配置
PY=${PY}
export PYTHONPATH=${PYTHONPATH}

# 可选：添加Hugging Face镜像
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

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4.1.3.5 启动服务
  • 启动基础服务
$ cd docker
$ docker compose -f docker-compose-base.yml up -d

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  • 检查配置文件 确保docker/.env中的配置与conf/service_conf.yaml中配置一致， service_conf.yaml中相关服务的IP地址与端口应该改成本机IP地址及容器映射出来的端口。
  • 启动服务
$ chmod +x ./entrypoint.sh
$ bash ./entrypoint.sh

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  • 启动WebUI服务
$ cd web
$ npm install --registry=https://registry.npmmirror.com --force
$ vim .umirc.ts
# 修改proxy.target为http://127.0.0.1:9380
$ npm run dev

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  • 部署WebUI服务
$ cd web
$ npm install --registry=https://registry.npmmirror.com --force
$ umi build
$ mkdir -p /ragflow/web
$ cp -r dist /ragflow/web
$ apt install nginx -y
$ cp ../docker/nginx/proxy.conf /etc/nginx
$ cp ../docker/nginx/nginx.conf /etc/nginx
$ cp ../docker/nginx/ragflow.conf /etc/nginx/conf.d
$ systemctl start nginx

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