ragflow里的推理如何打开
时间: 2025-07-01 22:01:02 浏览: 10
在 Ragflow 中启用推理功能涉及多个步骤，包括部署模型服务、配置网络设置以及将模型集成到 Ragflow 的推理框架中。以下是详细的操作流程：
### 部署模型服务
1. **使用 Docker Compose 部署 vLLM 模型服务**：
- 在 `docker-compose.yaml` 文件中定义两个容器服务 `vllm-bge` 和 `vllm-deepseek`。
- 这些服务分别对应不同的模型 `bge-m3` 和 `deepseek-r1`，并且每个服务都指定了相应的模型路径和服务端口。
- 为了支持 GPU 加速，需要为每个服务指定 NVIDIA 驱动和能力，并预留设备资源。
- 所有服务都连接到名为 `docker_ragflow` 的自定义网络，确保服务间的通信畅通无阻 [^3]。
2. **启动模型服务**：
- 使用命令 `docker compose -f docker-compose.yml up -d` 启动服务。
- 查看日志输出以确认服务是否正常运行：`docker logs -f ragflow-server` [^1]。
### 配置 Ragflow 推理框架
1. **添加本地推理模型**：
- 如果没有可用的显卡，则可以使用 Ollama 进行演示。
- 对于生产环境，推荐使用更强大的模型和服务 [^2]。
2. **集成模型服务**：
- 确保 Ragflow 能够访问通过 Docker 容器暴露出来的模型服务端点。
- 如果使用的是 OpenAI 兼容的 API，则可以通过添加相关的 API Key 信息来集成第三方在线 API [^2]。
3. **测试模型服务**：
- 在 Ragflow 中测试已部署的模型服务，确保能够正确接收请求并返回结果。
### 示例代码
下面是一个简单的 Python 脚本示例，用于发送请求到部署好的模型服务：
```python
import requests
def query_model(model_name, input_text):
url = f"http://localhost:8000/v1/models/{model_name}:predict"
payload = {
"input": input_text
}
response = requests.post(url, json=payload)
return response.json()
# 示例调用
result = query_model("bge-m3", "这是一个测试输入")
print(result)
```
请注意，实际使用的 URL 和参数可能根据您的具体部署情况有所不同。
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VC图像编程全面资料及程序汇总
【标题】:"精通VC图像编程资料全览"
【知识点】:
VC即Visual C++，是微软公司推出的一个集成开发环境（IDE），专门用于C++语言的开发。VC图像编程涉及到如何在VC++开发环境中处理和操作图像。在VC图像编程中，开发者通常会使用到Windows API中的GDI（图形设备接口）或GDI+来进行图形绘制，以及DirectX中的Direct2D或DirectDraw进行更高级的图形处理。
1. GDI（图形设备接口）:
- GDI是Windows操作系统提供的一套应用程序接口，它允许应用程序通过设备无关的方式绘制图形。
- 在VC图像编程中，主要使用CDC类（设备上下文类）来调用GDI函数进行绘制，比如绘制线条、填充颜色、显示文本等。
- CDC类提供了很多函数，比如`MoveTo`、`LineTo`、`Rectangle`、`Ellipse`、`Polygon`等，用于绘制基本的图形。
- 对于图像处理，可以使用`StretchBlt`、`BitBlt`、`TransparentBlt`等函数进行图像的位块传输。
2. GDI+:
- GDI+是GDI的后继技术，提供了更丰富的图形处理功能。
- GDI+通过使用`Graphics`类来提供图像的绘制、文本的渲染、图像的处理和颜色管理等功能。
- GDI+引入了对矢量图形、渐变色、复杂的文本格式和坐标空间等更高级的图形处理功能。
- `Image`类是GDI+中用于图像操作的基础类，通过它可以进行图像的加载、保存、旋转、缩放等操作。
3. DirectX:
- DirectX是微软推出的一系列API集合，用于在Windows平台上进行高性能多媒体编程。
- DirectX中的Direct2D是用于硬件加速的二维图形API，专门用于UI元素和简单的图形渲染。
- DirectDraw主要用于硬件加速的位图操作，比如全屏游戏开发中的画面渲染。
4. 位图操作:
- 在VC图像编程中，位图操作是一个重要的部分。需要了解如何加载、保存和处理位图（BMP）文件。
- 可以使用位图文件格式的解析，来访问位图的像素数据，进行像素级别的图像处理和修改。
5. 高级图像处理技术:
- 包括图像滤镜、图像转换、图像压缩和解压缩技术。
- 需要掌握一些图像处理算法，比如卷积、FFT（快速傅里叶变换）、DCT（离散余弦变换）等。
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1. JSF全称JavaServer Faces，是Java EE（现EE4J）规范之一，用于简化Java Web应用中基于组件的用户界面构建。JSF提供了一种模型-视图-控制器（MVC）架构的实现，使得开发者可以将业务逻辑与页面表示分离。
2. “开发完整包”意味着这个JAR包包含了JSF开发所需的所有类库和资源文件。通常来说，一个完整的JSF包会包含核心的JSF库，以及一些可选的扩展库，例如PrimeFaces、RichFaces等，这些扩展库提供了额外的用户界面组件。
3. 在一个项目中使用JSF，开发者无需单独添加每个必要的JAR文件到项目的构建路径中。因为打包成一个完整的JAR包后，所有这些依赖都被整合在一起，极大地方便了开发者的部署工作。
4. “解压之后就可以直接导入工程中使用”表明这个JAR包是一个可执行的归档文件，可能是一个EAR包或者一个可直接部署的Java应用包。解压后，开发者只需将其内容导入到他们的IDE（如Eclipse或IntelliJ IDEA）中，或者将其放置在Web应用服务器的正确目录下，就可以立即进行开发。
描述中所指的知识点：
1. “解压之后就可以直接导入工程中使用”说明这个JAR包是预先配置好的，它可能包含了所有必要的配置文件，例如web.xml、faces-config.xml等，这些文件是JSF项目运行所必需的。
2. 直接使用意味着减少了开发者配置环境和处理依赖的时间，有助于提高开发效率。
标签“jsf jar包”所指的知识点：
1. 标签指明了JAR包的内容是专门针对JSF框架的。因此，这个JAR包包含了JSF规范所定义的API以及可能包含的具体实现，比如Mojarra或MyFaces。
2. “jar包”是一种Java平台的归档文件格式，用于聚合多个文件到一个文件中。在JSF开发中，JAR文件经常被用来打包和分发库或应用程序。
文件名称列表“jsf”所指的知识点：
1. “jsf”文件名可能意味着这是JSF开发的核心库，它应该包含了所有核心的JavaServer Faces类文件以及资源文件。
2. 如果是使用特定版本的JSF，例如“jsf-2.2.jar”，则表明文件内包含了对应版本的JSF实现。这种情况下，开发者必须确认他们所使用的Web服务器或应用程序服务器支持该版本的JSF。
3. 文件名称也可能是“jsf-components.jar”、“jsf-impl.jar”等，表明这个JAR包是JSF的一个子模块或特定功能组件。例如，“jsf-components.jar”可能包含了一系列用于在JSF应用中使用的自定义组件。
4. 对于开发者而言，了解文件名称中所蕴含的信息非常重要，因为这将决定他们需要下载哪些JAR包来满足特定项目的需求。
综合以上信息，开发者在使用JSF进行Java Web应用开发时，会通过一个预先配置好的JAR包来快速地搭建和启动项目。这样做不仅简化了项目初始化的过程，也使得开发者能够更加聚焦于业务逻辑的实现和界面设计，而不必深究底层框架配置的细节。
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1. C++标准库的组成：
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3. 算法（algorithm）库：
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4. 容器（container）库：
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5. 迭代器（iterator）：
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