企业AI安装部署
主要涉及到部署知识库和AI大模型，部署方式很灵活，可以部分线上部署部分线下部署（一般知识库线下部署，大模型线上部署，保证企业数据的隐私性）
此教程需要您对Ragflow的安装使用有基本了解，会自定义Agent工作流，网上有很多相关资料，如不想学习可以联系客服付费代为部署定制
部署流程
- 安装Ollama
- 安装指定的大模型
- 安装Git
- 安装Docker
- 安装RagFlow知识库
- 配置RagFlow默认模型服务商
- 企业知识库服务器设置
- 业务OpenAI API配置
- 助手OpenAI API配置
- RagFlow配置Agent
- 配置系统的AI业务员
- 开启私信自动回复开关
一，安装Ollama
Ollama是一个大模型快速安装部署的工具，安装了Ollama之后可以方便快速的安装各类大模型，大模型的运行十分消耗算力，对硬件要求很高，模型参数越大，越智能，算力配置要求越高，如果想要更好的效果推荐云端镜像的安装方式（可以依照使用时间付费）
安装方式有下面两种
1.本地下载安装（完全免费，适合本地电脑配置比较高）
进入Ollama下载页面，下载客户端安装即可
下载安装完之后，需要安装指定大模型，直接打开电脑的命令行（终端），
比如我们要安装qwen3:14b大模型，命令行（终端）输入
ollama pull qwen3:14b回车即可2.云端镜像安装（按时间收费，适合对AI输出质量有要求的企业）
我们在仙宫云上定制了一个Ollama镜像，Ollama镜像地址，根据此镜像直接部署就行
如果您需要部署参数量比较大的模型，建议部署的时候增加GPU数量，系统盘额外扩容
如何获取Ollama服务的外网访问地址，以及如何安装大模型，请查看Ollama镜像地址，里面有详细说明
二，安装大模型
模型需要安装三类
- 嵌入模型
- 聊天模型
- Img2txt模型（和聊天模型类似，区别是支持视觉）
WARNING
当前演示的都是参数量很小的模型，可以根据您的算力资源，适当安装大参数的模型，获得更好的效果
嵌入模型选择
访问嵌入模型列表,里面是所有可用的嵌入模型 我们选择以bge-m3为例，依照上一步骤，命令行（终端）输入
ollama pull bge-m3回车即可聊天模型的选择
我们一般选择qwen3，其各种版本如下地址，根据你机器配置，选择安装 我们选择以8b为例，依照上一步骤，命令行（终端）输入
ollama pull qwen3:8b回车即可Img2txt模型（图像识别模型）
访问视觉模型列表,里面是所有可用的嵌入模型 我们这里选择gemma3，其各种版本如下地址，根据你机器配置，选择安装 我们选择以4b为例，依照上一步骤，命令行（终端）输入
ollama run gemma3:4b回车即可
三，安装Git
根据您的系统类型，进入对应的安装说明页面，按照页面提示下载安装即可
四，安装Docker
五，安装RagFlow知识库
按照官方安装说明，按照步骤安装即可
网上有很多Ragflow的教程，bilibili上有很多相关教程说，可以自己搜索了解一下基本使用，如下 bilibili
六，配置RagFlow默认模型服务商
确定您的Ollama服务地址
- 如果你的Ollama是本地安装的，并且RagFlow是通过Docker访问你本地Ollama的，所以你的你的Ollama服务地址是
http://host.docker.internal:11434
- 如果你的Ollama是云端镜像安装的，请查看Ollama镜像地址里面的说明，获取到Ollama服务地址比如
https://kr4ifmcbkbm4gtol-11434.container.x-gpu.com
七，企业知识库服务器设置
您本地知识库访问地址为http://127.0.0.1,浏览器打开此地址，注册并登录账号
按照下面视频操作步骤，将API地址和密钥配置到系统的指定位置
八，业务OpenAI API配置
配置业务OpenAI API账号信息，用于AI客户筛选，AI生成文案，AI国家识别等
- API 设置
- 如果你的Ollama是本地安装的，你的Ollama服务地址是
http://127.0.0.1:11434，API应该填http://127.0.0.1:11434/v1 - 如果你的Ollama是云端镜像安装的，请查看Ollama镜像地址里面的说明，获取到Ollama服务地址比如
https://kr4ifmcbkbm4gtol-11434.container.x-gpu.com，API应该填https://kr4ifmcbkbm4gtol-11434.container.x-gpu.com/v1
- key设置
固定填ollama
- AI大模型设置
根据您设置的聊天大模型设置对应名称，此教程使用的是qwen3:8b，填入qwen3:8b即可
九，助手OpenAI API配置
主要用来实现AI助手的功能，如果用到了企业AI中的系统助理功能，这里需要设置，目前测试情况ChatGPT效果最好
ChatGPT服务建议到2233AI随心用网站注册充值，完了打开API中心创建Key，完了可以复制您的Key信息
- API地址
一般固定填 https://api.gptsapi.net/v1
- Key设置
- Ai大模型设置
固定设置 gpt-4o-mini
十，RagFlow配置Agent
配置Agent之前建议看一下RagFlow的Agent例子教程，构建智能客服案例
系统提供三个Agent模版
在RagFlow创建空白的Agent，导入即可，注意模版Agent只是流程例子，其中部分节点，比如选择知识库，设置的AI模型节点，提示词等根据您自己的需求需要调整一下
WARNING
无论您这边如何调整，需要考虑Agent碰到无法解决的问题，就应该固定输出N001，并且不要修改启始节点的输入项，这是我们系统与Agent达成的规范
十一，配置系统的AI业务员
上一步配置好对应的Agent之后，在我们系统的AI业务员设置界面，根据不同的业务员角色，选择不同Agent即可
十二，开启私信自动回复开关
点击软件右上角的面板按钮，找到私信自动回复的区域，点击开启所有即可