ubuntu24.04 部署 ragflow + 阿里百炼大模型 + docker ，系统使用阿里源，采用纯cpu 无gpu方案 详细的部署方法2

可以，而且 这是目前企业知识库比较推荐的一种方案 。 

 你的环境（根据之前的聊天记录）： 

 

 

 Ubuntu 24.04 LTS 

 

 

 Docker / Docker Compose 

 

 

 纯 CPU（无 GPU） 

 

 

 希望使用阿里云百炼（DashScope）作为大模型 

 

 

 公司内部知识库 

 

 

 后续可能接入 OpenWebUI、Agent、企业智能体 

 

 

 这种情况下 不建议部署 Ollama/vLLM ，因为你已经使用阿里百炼，大模型推理全部走云端 API，本地服务器仅负责： 

 

 

 RAGFlow 

 

 

 Elasticsearch 

 

 

 MySQL 

 

 

 MinIO 

 

 

 Redis 

 

 

 文档解析 

 

 

 向量检索 

 

 

 CPU 即可，8C16G 起步即可运行，小型企业推荐 16C32G。RAGFlow 官方支持通过 Docker Compose 部署，并可配置外部模型服务。( ragflow.com.cn ) 

 

 一、整体架构 

 用户浏览器

 │

 http://IP:9380

 │

 ┌────────────┐

 │ RAGFlow UI │

 └─────┬──────┘

 │

 ┌───────────────┼──────────────┐

 │ │ │

 ▼ ▼ ▼

 Elasticsearch MySQL Redis

 │

 ▼

 MinIO(文件)

 │

 ▼

阿里百炼 API

(Qwen3 / Qwen-Max /

Embedding)

 

 整个推理流程： 

 上传PDF

↓

RAGFlow解析

↓

Embedding（调用百炼）

↓

ES存向量

↓

提问

↓

检索ES

↓

把上下文发送给百炼

↓

返回答案

 

 

 二、服务器配置建议 

 最低配置： 

 CPU：8 Core

内存：16GB

SSD：100GB

Ubuntu24.04

 

 推荐： 

 CPU：16 Core

RAM：32GB

SSD：500GB NVMe

 

 因为： 

 

 

 OCR 

 

 

 PDF解析 

 

 

 Elasticsearch 

 

 

 都比较吃CPU。 

 

 三、更换Ubuntu阿里源 

 先备份： 

 sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak

 

 Ubuntu24.04： 

 sudo tee /etc/apt/sources.list >/dev/null <<EOF

deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ noble main restricted universe multiverse

deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ noble-updates main restricted universe multiverse

deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ noble-backports main restricted universe multiverse

deb http://security.ubuntu.com/ubuntu noble-security main restricted universe multiverse

EOF

 

 更新： 

 sudo apt update

sudo apt upgrade -y

 

 

 四、安装Docker 

 sudo apt install \

docker.io \

docker-compose-v2 \

git \

curl \

wget \

unzip \

vim \

htop \

net-tools \

jq \

-y

 

 启动： 

 sudo systemctl enable docker

sudo systemctl start docker

 

 检查： 

 docker version

 

 

 五、优化Docker镜像源 

 编辑： 

 sudo mkdir -p /etc/docker

 

 sudo vim /etc/docker/daemon.json

 

 例如： 

 {

 "registry-mirrors": [

 "https://docker.m.daocloud.io",

 "https://dockerproxy.com"

 ]

}

 

 然后： 

 sudo systemctl restart docker

 

 

 六、下载RAGFlow 

 cd /opt

git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git

 

 进入： 

 cd ragflow/docker

 

 官方提供 Docker Compose 和配置模板，可通过 .env 、 docker-compose.yml 、 service_conf.yaml.template 调整端口及服务配置。( ragflow.com.cn ) 

 

 七、修改.env 

 例如： 

 vim .env

 

 建议： 

 RAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:latest

SVR_HTTP_PORT=9380

MYSQL_PASSWORD=ragflow123

MINIO_PASSWORD=ragflow123

REDIS_PASSWORD=ragflow123

#如果无法pull启用下行

RAGFLOW_IMAGE=swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/infiniflow/ragflow:v0.26.1 

 CPU模式： 

 不用配置 

 CUDA

GPU

NVIDIA

 

 全部保持默认。 

 

 八、启动 

 docker compose up -d

 

 第一次需要下载： 

 ragflow

mysql

redis

minio

elasticsearch

# 逐个拉取，无并发，不会触发请求超限

docker compose pull redis

docker compose pull es01

docker compose pull minio

docker compose pull mysql

docker compose pull ragflow-cpu

 

 约4~6GB。 

 查看： 

 docker ps

 

 正常会看到： 

 ragflow-server

mysql

redis

minio

es01

 

 

 九、访问 

 浏览器： 

 http://服务器IP:9380

 

 首次： 

 admin

password

 

 （实际以当前镜像默认账号为准，如官方镜像更新请参考发布说明。） 

 

 十、申请阿里百炼API 

 登录阿里云百炼： 

 https://bailian.console.aliyun.com

 

 创建： 

 API Key

 

 得到： 

 sk-xxxxxxxx

 

 

 十一、RAGFlow配置百炼 

 后台： 

 Model Providers

↓

OpenAI Compatible

 

 百炼兼容 OpenAI API，可在 RAGFlow 中配置兼容接口。 

 填写： 

 Base URL

https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

API Key

sk-xxxxxxxx

 

 Chat Model 可选择： 

 qwen-max

或者

qwen-plus

或者

qwen3

 

 Embedding 推荐： 

 text-embedding-v4

或者官方当前推荐Embedding模型

 

 

 十二、测试 

 创建： 

 Knowledge Base

 

 上传： 

 PDF

Word

Excel

TXT

 

 等待： 

 Parsing...

Embedding...

Completed

 

 然后： 

 Chat

 

 提问： 

 公司的请假制度是什么？

 

 流程： 

 ES

↓

召回TopK

↓

发送百炼

↓

回答

 

 

 十三、CPU部署建议 

 建议： 

 Document Parser

4线程

 

 Worker： 

 2

 

 不要： 

 16线程

32线程

 

 否则 ES 会占满 CPU。 

 

 十四、生产环境建议 

 建议将数据目录映射到宿主机： 

 /data/ragflow/

├── mysql

├── redis

├── minio

├── elasticsearch

├── logs

└── ragflow

 

 这样容器升级时数据不会丢失。 

 建议每天备份： 

 MySQL

MinIO

ES Snapshot

 

 

 十五、针对你的企业场景的推荐架构 

 结合你之前提到的目标（企业 AI 平台、多个专业智能体、Ubuntu + Docker、自建运维），我更建议采用下面这套统一架构： 

 Ubuntu24.04

│

├── Docker

│

├── RAGFlow（企业知识库）

│

├── Open WebUI（统一聊天入口）

│

├── Nginx（反向代理）

│

├── Redis

│

├── Elasticsearch

│

├── MySQL

│

├── MinIO

│

└── 阿里百炼

 ├── Qwen3

 ├── Qwen-Max

 └── Embedding

 

 这种方案的优点是： 

 

 

 服务器无需 GPU ，降低硬件成本。 

 

 

 所有模型能力由阿里百炼提供 ，无需维护本地模型。 

 

 

 后续可以继续接入 Open WebUI、MCP、Agent、企业微信/钉钉 等组件，形成统一的企业 AI 平台，而无需更换底层架构。