本地知识库+本地大模型，借助RAGFlow搭建医院医疗问诊助手，纯本地，超实用！

最新推荐文章于 2025-03-29 19:36:15 发布

我爱学大模型

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文章标签：深度学习人工智能 AI大模型 LLM Deepseek 知识库 RAGFlow

本文链接：https://blog.csdn.net/python1234_/article/details/146591887

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使用Huggingface上的开源医疗数据集，借助 RAGFlow 搭建自己的本地医疗问诊助手。

纯本地构建：本地知识库+本地向量化模型+本地大模型
medical_QA+shaw/dmeta-embedding-zh+qwen2:7b

原理：RAGFlow是一个基于对文档深入理解的开源 RAG（检索增强生成）引擎。它的作用是可以让用户创建自有知识库，根据设定的参数对知识库中的文件进行切块处理，用户向大模型提问时，RAGFlow先查找自有知识库中的切块内容，接着把查找到的知识库数据输入到对话大模型中再生成答案输出

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ragflow最大特点：不同的解析方法，支持丰富的文件类型，如Word、PPT、excel表格、csv/txt、图片、PDF、结构化数据、网页等
具体可以在本地部署成功后，在解析方法中查看

接下来，开始进入使用阶段，起舞··

一使用自带的 WSL 安装 Ubuntu-22.04 系统

什么是WSL？WSL（Windows Subsystem for Linux）是微软开发的一项技术，允许用户在Windows系统中直接运行完整的Linux环境，无需虚拟机。通过操作系统级虚拟化，WSL将Linux子系统无缝嵌入Windows，提供原生Linux命令行工具、软件包管理器及应用程序支持。它具有轻量化、文件系统集成、良好的交互性及开发效率提升等优点，消除了Windows与Linux之间的隔阂，尤其适合开发者和需在Windows平台上使用Linux工具的用户。

1 启用window子系统及虚拟化

控制面板->程序和功能->启用或关闭window功能或者：
win + r 键入 OptionalFeatures，直接打开
提示：winver查看 windows 系统版本：

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最后，重启电脑后生效

2 将wsl，升级为wsl2

参考文章：zhuanlan.zhihu.com/p/704855705
说明：win默认系统自带了wsl，直接管理员身份打开cmd执行相关操作

相关命令：

在这里插入图片描述

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建议：wsl升级并设置默认版本为wsl2

3 启动操作安装的linux
使用 wsl：在 cmd（或powershell）输入 wsl（或者：wsl -d Ubuntu-22.04）
cat /etc/os-release #查看 Linux 的版本

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设置时区命令：

timedatectl # 检查当前设置的时区
sudo timedatectl set-timezone Asia/Shanghai # 将时区设置为中国标准时间
timedatectl # 确保时区已经正确设置

操作 Linux 文件:
windows 文件资源管理器-> Linux 的标志，点击 Linux 就可以

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二安装win桌面版docker

win桌面版地址:
www.docker.com/products/docker-desktop/
下载完之后，按照提示，一直点就行了哈

提示：因为安装完成后镜像很大（44G左右），默认会安装在C盘，建议更改到其他空闲盘

更改方法：设置–>Resourses

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以下本项目用不到，可以忽略，因为docker用的是win桌面版docker

linux (学习在ubuntu上安装docker和docker compose)

安装docker ：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/651148141

安装 docker compose：

curl -SL https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.29.6/docker-compose-linux-x86_64 -o /usr/local/bin/docker-compose #下载 docker-compose程序包
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose #添加可执行权限
docker-compose -v #查看版本

三部署启动ragflow

以下命令在git bash 中执行

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ragflow仓库：
github.com/infiniflow/ragflow/blob/main/README_zh.md

软硬件要求：硬件：CPU ≥ 4 核 ; 内存≥ 16 GB; 磁盘空间 ≥ 50 GB; 软件：Docker版本 ≥ 24.0.0 ；Docker Compose 版本 ≥ v2.26.1

#查看版本
docker -v
docker compose version

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启动部署服务器:

在这里插入图片描述

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5 在浏览器中输入服务器对应的IP地址并登录RAGFlow (可在终端中用 ipconfig 查看ip)

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点击signup注册，填入电邮地址和密码后，返回登录页，用刚刚注册的电邮地址和密码登录。

docker相关命令

在这里插入图片描述

相关bug:
bug1:无法正常下载（If inside mainland China）
解决1：修改./docker/.env的45行，把HF_ENDPOINT 设成相应的镜像站点

bug2: dependency failed to start: container ragflow-mysql is unhealthy
解决2：docker compose down -v #移除所有本地数据
docker compose up -d

四安装本地大模型LLM

安装ollama(一步步点就行)
地址：https://www.ollama.com/

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下载qwen2:7b模型(4.4GB)阿里的千问大模型对中文很友好，所以选择它
说明，ollama中有许多开源模型，都可自行本地下载

在这里插入图片描述

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下载Embedding模型
说明：一个免费的中文的向量化模型

在这里插入图片描述

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最后用浏览器打开 http://localhost:11434
可以看到页面中显示：Ollama is running

五下载医疗数据集

地址放在下方↓↓↓

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medical_QA(医疗问诊助手数据集)，它基于 PubMed 的数百万英文医疗论文，以及一些其他数据集，涵盖多个不同领域具有代表性的专业医疗数据，借助于 Agent 机制，提供中文问诊对话服务
ChatMed_Consult-v0.3.CSV 医疗咨询
Internal medicine_QA_all.csv 内科_QA_all.CSV
Medical Oncology_QA_all.csv 医学肿瘤学_QA_all.CSV
OB GYN_QA_all.csv 妇产科_QA_all.CSV
Pediatrics_QA_all.csv 儿科_QA_all.CSV
Andrology QA.CSV 男科QA.CSV S
urgical_QA_all.csv 外科_QA_all.CSV

六 RAGFlow 的使用

首先登录ragflow,进入后点击右上角图标

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