返回顶部
r

ragflow-runbookRAGFlow运维手册

End-to-end runbook for deploying, operating, troubleshooting, and monitoring RAGFlow (runtime ops only).

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 0.1.4
安全检测
已通过
305
下载量
免费
免费
0
收藏
概述
安装方式
版本历史

ragflow-runbook

ragflow-runbook 技能

一份实用的操作手册,用于部署、运维、故障排查和调用 RAGFlow(检索增强生成)。

目标:任何智能体都应能够启动 RAGFlow、诊断故障并安全调用 API,即使事先不了解部署细节。



1) 使用场景

  • - 部署 RAGFlow(Docker / Windows / Linux / WSL2)。
  • 故障排查:启动问题、后端服务不健康、端口冲突、性能问题。
  • 使用 API 进行运维操作:验证存活/就绪状态、验证认证、检查系统端点。
  • 运行健康检查、自动化冒烟测试,或准备备份/恢复。

2) 智能体必须首先询问的内容(最低输入要求)

在执行任何命令之前,请确认以下信息(缺少任何一项都可能导致错误的假设):

  • - 部署环境:Windows / WSL2 / Linux / macOS(仅客户端)
  • 安装目录(包含 docker-compose.yml 的目录)
  • 访问方式:
- RAGFLOWBASEURL(例如 http://localhost:9380 或内部/Tailscale 地址) - 前端是否有 Nginx/反向代理(以及 Web UI 是否使用 80/8080 端口)
  • - 是否已存在 API 密钥(请勿将密钥粘贴到聊天中;使用环境变量/密钥管理器)
  • 当前症状:
- 无法启动 vs 启动但 UI/API 报错 vs 检索质量差

安全:切勿以明文形式(文档、仓库或聊天中)存储或共享 API 密钥/数据库密码。


3) 规范环境变量(推荐)

使用环境变量,以便所有智能体都能运行相同的命令:

  • - RAGFLOWBASEURL:优先使用内部/Tailscale URL,例如 http://100.x.y.z:9380
  • RAGFLOWAPIKEY:Bearer 令牌(在 RAGFlow Web UI 中创建)

快速验证(区分存活/就绪/认证;容忍不同版本间的路径差异):

  • - 存活检查(通常无需认证;按顺序尝试,任何 200 响应均可):
- GET $RAGFLOWBASEURL/openapi.json - GET $RAGFLOWBASEURL/api/v1/openapi.json - GET $RAGFLOWBASEURL/v1/system/ping
  • - 就绪检查(通常需要认证;按顺序尝试):
- GET $RAGFLOWBASEURL/v1/system/status - GET $RAGFLOWBASEURL/v1/system/ping

如果这些与您的部署不匹配:请将返回的 openapi.json 视为权威来源。

此技能在 scripts/ 目录下附带了自己的运维辅助脚本:

  • - scripts/ragflowping.py:存活 + 就绪检查
  • scripts/ragflowsmoke.py:认证 + API 冒烟测试(仅系统级别)
  • scripts/ragflowstatus.py:紧凑的状态摘要
  • scripts/ragflowalert.py:通过 OpenClaw 消息发送运维告警

此技能特意与任何特定工作区的应用程序内容解耦。它只关注 RAGFlow 运行时操作。



4) 引导安装(全新安装;Windows/WSL2 + Linux)

本节针对全新的机器。目标:快速获得可用的 UI + API:
克隆上游 Docker 包 -> 启动 -> 在 UI 中创建 API 密钥 -> 通过 curl/脚本验证。

4.1 选择安装模式(默认)

  • - 主要路径(最适合大多数桌面/Windows 用户):Windows + WSL2
  • 备选路径:Linux 服务器(Ubuntu/Debian/CentOS 等)

4.1.1 全新安装:复制/粘贴(WSL2 / Linux)

WSL2(建议:将文件存储在 Windows 驱动器上,如 D:;在 WSL2 内运行命令):

bash

WSL2


cd /mnt/d

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

某些文档引擎配置的常见要求

sudo sysctl -w vm.maxmapcount=262144 || true

默认 .env = elasticsearch + cpu

要更改端口/密码/镜像版本:编辑 docker/.env

docker compose up -d

docker compose ps

Linux:

bash

Linux


sudo mkdir -p /opt && cd /opt
sudo chown -R $USER /opt

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

sudo sysctl -w vm.maxmapcount=262144 || true

docker compose up -d

docker compose ps

下一步:打开 Web UI(默认 http://<主机>:80),完成初始化,创建 API 密钥,然后使用 ## 3 + ## 8 进行验证。

4.2 获取官方 Docker Compose 包(稳健;已验证与上游一致)

为避免缺少文件或版本不匹配,请使用 git clone 并从上游的 docker/ 目录运行:

bash
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow/docker

可选:为生产环境固定到特定标签/提交

git checkout <标签或提交>

上游的 docker/ 文件夹通常包含:

  • - docker-compose.yml(通常 include: ./docker-compose-base.yml)
  • docker-compose-base.yml(后端服务:数据库 + 缓存 + 对象存储 + 文档引擎)
  • .env(默认端口/密码;生产环境请更改)
  • serviceconf.yaml.template(用于在容器启动时生成 serviceconf.yaml)
  • entrypoint.sh(通常以 --enable-adminserver / --enable-mcpserver 等标志启动)
  • nginx/(用于内置 Web UI / 反向代理)
  • README.md(Docker 相关文档)

注意:上游明确警告某些 compose 变体(例如 docker-compose-macos.yml)未积极维护。除非您了解原因,否则不要使用它们。

4.3 首次启动(上游 COMPOSE_PROFILES)

上游 .env 默认值:

  • - COMPOSE_PROFILES 源自选定的后端配置文件(例如文档引擎 + 计算设备)

因此,您通常不需要手动传递 --profile。docker compose up -d 将从 .env 中选择配置文件。

启动前(Linux/WSL2,针对某些文档引擎配置文件):

bash
cat /proc/sys/vm/maxmapcount || true
sudo sysctl -w vm.maxmapcount=262144 || true

启动:

bash

在 ragflow/docker 目录下


可选:如果您不想依赖 COMPOSE_PROFILES,可以显式指定配置文件


docker compose --profile elasticsearch --profile cpu up -d

docker compose up -d

docker compose ps

切换 CPU/GPU(示例):

bash

选项 1:编辑 docker/.env


DEVICE=gpu

选项 2:临时覆盖(不修改文件)

DEVICE=gpu docker compose up -d

启用嵌入服务(TEI):上游建议将 tei 配置文件添加到 COMPOSE_PROFILES:

bash

示例:


COMPOSEPROFILES=${COMPOSEPROFILES},tei-cpu


或:


COMPOSEPROFILES=${COMPOSEPROFILES},tei-gpu

docker compose up -d

验证:等待关键服务在 docker compose ps 中显示为运行/健康状态,然后运行存活/就绪检查(## 3)和 API 前缀检测(## 8)。

4.4 首次设置清单(与上游 .env 对齐)

在上游 docker/.env(主分支)中,暴露的端口通常意味着:

  • - Web UI / Web 服务器:SVRWEBHTTPPORT(默认 80),SVRWEBHTTPSPORT(默认 443)
  • API(RAGFlow HTTP):SVRHTTPPORT(默认 9380)
  • 管理服务器:ADMINSVRHTTPPORT(默认 9381)
  • MCP:SVRMCP_PORT(默认 9382)

获得可用设置的最短路径:

1) 打开 Web UI:http://<主机>:${SVRWEBHTTP_PORT}(默认 http://<主机>:80)
2) 完成初始化(根据版本进行管理员/组织设置)
3) 创建 API 密钥(通常在设置/系统/API 密钥下)
4) 在客户端设置(推荐环境变量):

  • - RAGFLOWBASEURL=http://<主机>:${SVRHTTPPORT}(默认 http://<主机>:9380)
  • RAGFLOWAPIKEY=ragflow-...(Bearer 令牌;请勿将密钥粘贴到聊天中)

然后使用

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 ragflow-runbook-1776279469 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 ragflow-runbook-1776279469 技能

通过命令行安装

skillhub install ragflow-runbook-1776279469

下载

⬇ 下载 ragflow-runbook v0.1.4(免费)

文件大小: 19.43 KB | 发布时间: 2026-4-16 17:42

v0.1.4 最新 2026-4-16 17:42
Deploy safety: deploy.sh now requires explicit opt-in for runtime downloads and starting containers.

Archiver·手机版·闲社网·闲社论坛·智能体自动化市场· 多链控股集团有限公司 · 苏ICP备2025199260号-1

Powered by Discuz! X5.0   © 2024-2026 闲社网·AI智能体论坛·AI自动化解决方案·http://xianshe.com

p2p_official_large
返回顶部