目录
1.登录Ollama官网，点击下载安装包
2.接下来需要配置环境变量：
3.回到Ollama官网，点击Models，选择官网最新版的telegram下载的地方是什么-r1模型
4.安装和搭建知识库软件
4.1安装Docker
4.2 下载ragflow
最新中文的telegram下载的网址在哪里
4.3配置模型
4.4 搭建知识库
4.5测试
4.6 关闭服务器
4.7重启服务器
亲测需要科学上网才能开始下载。
得到下面的安装包。
安装包下载完毕之后，点击，再点击install，会出现下面这样的安装进程，默认C盘且无法更改安装地址 。
安装之后，电脑右下角会出现图标，如果不放心可以在CMD窗口输入ollama查看是否安装成功。
中文最新版telegram的下载网站是多少
此时键入ollama list还是没有出现任何东西的。
官网的最新版的telegram下载网站在哪里
复制下面的指令，并粘贴在CMD窗口
最新的官方telegram下载网址在哪里
此时黑窗口就会开始下载r1模型
显示success之后，再键入ollama list就会有如下显示：
我这里更推荐下载下面带版本号的蒸馏模型，方便后续搭建知识库的时候引用。
telegram最新的中文下载的网址在哪里
初体验：官网最新版的telegram下载的地方是什么-r1给我的初感觉像是个刚学会说话的孩子，和chatgpt最大的使用区别就在于会把思考的过程也事无巨细呈现出来，两段式的回复使其更具拟人的色彩。最新的官网的telegram下载网址哪里有
在Docker官网下载安装包
记得添加国内镜像
下载完成docker之后保持docker桌面软件的打开状态。
随便找到一个空文件，右键打开git Bash并使用下面的代码，进行git克隆（前提是已经下载好git）
注意：Git拉取代码前，一定注意先配置Git代理
此时会得到下面的项目文件
进入 docker 文件夹，利用提前编译好的 Docker 镜像启动服务器：打开黑窗口
使用 启动项目，并在后台运行
服务器启动成功后再次确认服务器状态：这条代码的作用是查看 容器的日志，并实时更新输出
出现下面的图标，代表服务器启动成功
打开浏览器，输入以下网址：
注册一个账号并登录。
在rag界面点击右上角的头像，左侧找到模型提供商
在待添加中选择Ollama或者官网最新版的telegram下载的地方是什么，我这里选择的是ollama，根据自己下载的模型名称，添加LLM
点击右上角系统模型设置完成模型设置。
回到主界面，点击知识库并创建
这里的解析方法，需要根据自己的使用场景，自己选定，比如general方法支持的文件格式为DOCX、EXCEL、PPT、IMAGE、PDF、TXT、MD、JSON、EML、HTML。此方法将简单的方法应用于块文件：
系统将使用视觉检测模型将连续文本分割成多个片段。接下来，这些连续的片段被合并成Token数不超过“Token数”的块。
搭建完知识库之后，再次点击进去，准备添加知识库文件，例如，我现在创建一个txt文本，自定义了一个概念，模拟企业级别的概念应用。
引入文件之后需要点击解析，显示如下的成功之后方可进行对话。
点击：聊天->新建助理，设置自己的聊天机器人
在最下面的知识库这里，选择刚刚自定义的知识库。
模型设置这里，选择已有的AI模型：
有了聊天助理之后，点击新建聊天。
如下，当我问及某概念的时候，它就会从数据库中提取相关信息，用官网最新版的telegram下载的地方是什么-r1模型进行回答
关闭ragflow服务器
像下面这样，它会关闭 里所有的容器，但不会删除数据卷和网络
重复上面的3个步骤
记得退出docker