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Docker 安装指南

本指南将帮助您完成 KnowFlow docker 部署的完整部署过程，包括环境准备、服务配置和系统启动。 请按照步骤操作，确保每一步都成功完成。

部署步骤概览​

💻 环境要求​

硬件配置​

组件最低要求推荐配置说明
CPU≥ 4 cores (x86)≥ 8 cores影响并发处理能力
内存≥ 16 GB RAM≥ 32 GB大文档处理需要更多内存
存储≥ 50 GB≥ 100 GB包含系统、数据和日志
GPU可选NVIDIA GPU显著提升 OCR 性能

软件依赖​

软件版本要求用途必需性
Docker≥ 24.0.0容器运行时✅ 必需
Docker Compose≥ v2.26.1多容器编排✅ 必需
nvidia-container-toolkit最新版本GPU 加速🔶 可选
GPU 加速配置

如需使用 GPU 加速，请确保已正确安装 nvidia-container-toolkit。

部署架构​

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     KnowFlow 主服务                          │
│  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐       │
│  │ RAGFlow      │  │ KnowFlow     │  │ Gotenberg    │       │
│  │ (端口 9380)   │  │ Backend      │  │ (PDF转换)    │       │
│  │              │  │ (端口 5000)  │  │              │       │
│  └──────────────┘  └──────────────┘  └──────────────┘       │
│  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐       │
│  │ MySQL        │  │    mivlus    │  │ MinIO        │       │
│  └──────────────┘  └──────────────┘  └──────────────┘       │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   PDF 解析服务（二选一）                      │
│  ┌────────────────────┐    ┌────────────────────┐           │
│  │ MinerU             │ 或 │ PaddleOCR          │           │
│  │   (高精度，学术论文) │    │   (快速，通用文档)   │           │
│  │  端口 8000          │    │  端口 8080         │           │
│  └────────────────────┘    └────────────────────┘           │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   可选服务                                   │
│  ┌────────────────────┐                                     │
│  │ Whisper ASR        │ ← 视频解析需要                        │
│  │  (语音识别)         │                                     │
│  └────────────────────┘                                     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

开始部署​

第一步：获取部署文件​

由 knowflow 团队提供部署文件，包含 Docker Compose 配置和环境变量配置。

第二步：部署 PDF 解析服务​

PDF 解析服务用于将 PDF 文档转换为结构化文本，是智能分块的基础。提供两种选择：

特性MinerUPaddleOCR
精度高（行级坐标）中（块级坐标）
速度较慢较快
公式识别✅ 支持✅ 支持
显存需求pipline: 2GB+ vlm: 24GB+12GB+

方案一：部署 MinerU（推荐）​

MinerU 是高精度 PDF OCR 解析服务，支持公式识别和精确的版面分析。

# 1. 进入 MinerU 目录
cd docker/mineru

# 2. 启动服务（Pipeline 模式，基础 8000 端口）
docker compose --profile api up -d

# 3. 启动 vlm 模式服务（vlm 模式, 可选，30000 端口）需要更高显存 GPU 24GB+
docker compose --profile openai-server up -d

# 4. 验证服务（等待约 2 分钟启动完成）
curl http://主机ip:8000/health

GPU 配置（编辑 docker-compose.yml）：

deploy:
  resources:
    reservations:
      devices:
        - driver: nvidia
          device_ids: ["0"]        # 单卡
          # device_ids: ["0", "1"]  # 多卡
          capabilities: [gpu]

显存不足时的优化：

command:
  # 降低 GPU 显存使用率
  --gpu-memory-utilization 0.5  # 默认 0.9，可降低到 0.4

方案二：部署 PaddleOCR​

PaddleOCR 是百度开源的 OCR 服务，速度快，适合通用文档。

# 1. 进入 PaddleOCR 目录
cd docker/paddleocr

# 2. 启动服务（PaddleOCR 8080 端口）
docker compose up -d

# 3. 查看启动日志（VLM 服务启动约需 5 分钟）
docker compose logs -f

# 4. 验证服务
curl http://主机ip:8080/health

注意事项：

  • PaddleOCR 包含 API 服务和 VLM 后端两个容器
  • VLM 后端首次启动需要约 5 分钟加载模型
  • 建议至少 12GB GPU 显存

第三步：部署 KnowFlow 主服务​

适合大多数场景，使用传统文本 Embedding：

cd docker

# 启动服务
docker compose up -d

第四步：验证部署​

# 检查所有服务状态
docker compose ps

# 检查 RAGFlow 健康状态
curl http://主机ip:9380/health

# 检查 KnowFlow 后端
curl http://主机ip:5000/health

# 访问 Web 界面
打开浏览器访问 http://主机ip:80

默认端口​

服务端口说明
RAGFlow Web80Web 界面
RAGFlow API9380API 服务
KnowFlow Backend5000企业功能 API
MySQL5455数据库
MinIO Console9001对象存储控制台
Milvus19530向量数据库（ColPali）
ColPali API9100视觉 Embedding（ColPali）

注意：其中 80 端口为 RAGFlow Web 界面，需要映射到主机端口并开放网络访问。

恭喜你，服务部署全部完成。

环境配置​

部署完成后，需要在 RAGFlow 中配置解析服务地址和聊天模型。

1. 登录系统​

访问前端 web 界面 http://主机ip:80，使用超级管理员账号登录。

账号：admin@gmail.com 密码：admin

访问后台管理界面 http://主机ip:80/admin，使用超级管理员账号登录。

账号：admin@gmail.com 密码：admin

后台管理界面主要是操作 RBAC 团队用户权限和知识库管理。

2. 进入模型设置​

在前端 web 界面，点击右上角头像 → 系统模型设置

3. 添加 MinerU（如已部署）​

  1. 在可选模型中找到 MinerU
  2. 点击添加，填写配置：
    • 模型名称：自定义，如 mineru-local
    • API 服务器地址：http://你的服务器IP:8000
    • 后端类型：pipeline（基础版）或 vlm-http-client（VLM 版）
  3. 点击保存

4. 添加 PaddleOCR（如已部署）​

  1. 在可选模型中找到 PaddleOCR
  2. 点击添加，填写配置：
    • 模型名称：自定义，如 paddleocr-local
    • 服务地址：http://你的服务器IP:8080
  3. 点击保存

5. 配置聊天模型​

  1. 在可选模型中找到自己使用的 LLM 模型选择并配置

恭喜你，环境配置完成。

基本使用​

创建知识库​

  1. 登录后点击「知识库」→「创建知识库」
  2. 填写名称和描述
  3. 选择分块方法：
    • Smart：智能分块，自动识别文档结构
    • Title：按标题层级分块
    • Regex：按正则表达式分块
    • Parent-Child：父子分块，支持精确检索+丰富上下文
  4. 选择 PDF 解析器（MinerU 或 PaddleOCR）
  5. 点击创建

上传文档​

  1. 进入知识库
  2. 点击「上传文件」
  3. 支持的格式：PDF、Word、Excel、PPT、Markdown、TXT、图片、视频等
  4. 等待解析完成

创建对话​

  1. 点击「对话」→「创建对话」
  2. 选择知识库
  3. 配置 LLM 模型
  4. 开始对话

恭喜你，所有部署配置基本使用都已完成，可以开始体验 KnowFlow 的强大功能了。

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