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常见问题 (FAQ)

问题 1：如何部署 RagflowPlus？

回答： 您可以通过 Docker Compose 或源码进行部署。

• Docker Compose (推荐):
  • GPU 版本: docker compose -f docker/docker-compose_gpu.yml up -d
  • CPU 版本: docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d
• 源码运行: 请参考“快速开始”部分。

注：对于后台MinerU解析，默认仍采用CPU，如需更换为GPU版本，需保证预留显存在8GB以上，并在 docker/magic-pdf.json 文件中修改 device-mode 为 cuda。

问题 2：RagflowPlus 能和 Ragflow 同时使用吗？

回答： RagflowPlus 采用了独立的前后台系统，数据和 Ragflow 互通，但不建议和 Ragflow 同时使用。如需同时使用，可通过修改端口/切换启动方式来实现，但需承担部分接口不一致导致的风险。

问题 3：后台解析时报错：存储桶不存在:f62a03f61fdd11f0b1301a12a4193bf3。

回答： 此问题是由于解析的文件是由 Ragflow 原本的文件系统上传的，RagflowPlus 重构了文件上传的相关接口，因此解析新文件时，建议通过 RagflowPlus 的后台管理系统进行上传。

问题 4：支持解析的文档类型？

回答： 目前支持的文档类型包括：PDF、PPT、Word三种文件类型，后续会逐步支持更多类型。

问题 5：embedding模型的向量维度非1024，导致后台解析出错。

回答： 建议使用bge-m3模型进行解析，该模型的向量维度为1024。解析模型不建议频繁更换，否则容易影响检索匹配。

问题 6：docker镜像支持arm平台吗？

回答： 鉴于 Ragflow 也不维护arm平台的镜像，RagflowPlus 也无计划推出和维护arm平台的镜像。

问题 7：不想用vllm，只想用ollama快速部署，如何设置？

回答： 注释掉docker-compose相关文件的vllm-bge、和vllm-deepseek即可，再进行启动。

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以下是v0.2.1版本已知存在的问题：

问题 1：后台团队管理菜单中，成员>10人时，添加成员时显示不完全。

回答： 已排查到问题原因，下版本会修复。

问题 2：后台成员添加时，创建时间显示异常。

回答： 已排查出该时区问题，下版本会修复。

问题 3：embedding模型使用在线API，在后台解析模型测试中，无法正常连接。

回答： 当前仅适配本地添加的embedding模型，在线API需要额外进行适配，后续计划先适配使用较多的硅基流动平台。

问题 4：前台保存知识库配置时，提示出错。

回答： 下版本将进一步优化前台的交互。

问题 5：聊天界面上传文件时，文件直接被插入到知识库，模型没有读取。

回答： 下版本将重构上传文件的交互逻辑。

问题 6：前台知识库界面进行检索时，出现异常。

回答： 下版本将修复该问题。

问题 7：内网环境下，服务器docker部署，远程访问时，偶尔出现连接问题。

回答： 该问题有待进一步排查。

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