|  |  | @@ -194,9 +194,9 @@ | 
		
	
		
			
			|  |  |  | > $ docker-compose up -d | 
		
	
		
			
			|  |  |  | > ``` | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 
 | 
		
	
		
			
			|  |  |  | ## 🪛 Build the Docker image without embedding models | 
		
	
		
			
			|  |  |  | ## 🪛 ソースコードでDockerイメージを作成(埋め込みモデルなし) | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 
 | 
		
	
		
			
			|  |  |  | This image is approximately 1 GB in size and relies on external LLM and embedding services. | 
		
	
		
			
			|  |  |  | この Docker イメージのサイズは約 1GB で、外部の大モデルと埋め込みサービスに依存しています。 | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 
 | 
		
	
		
			
			|  |  |  | ```bash | 
		
	
		
			
			|  |  |  | git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git | 
		
	
	
		
			
			|  |  | @@ -206,9 +206,9 @@ python3 download_deps.py | 
		
	
		
			
			|  |  |  | docker build -f Dockerfile.slim -t infiniflow/ragflow:dev-slim . | 
		
	
		
			
			|  |  |  | ``` | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 
 | 
		
	
		
			
			|  |  |  | ## 🪚 Build the Docker image including embedding models | 
		
	
		
			
			|  |  |  | ## 🪚 ソースコードをコンパイルしたDockerイメージ(埋め込みモデルを含む) | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 
 | 
		
	
		
			
			|  |  |  | This image includes embedding models and is approximately 9 GB in size, and so relies on external LLM services only. | 
		
	
		
			
			|  |  |  | この Docker のサイズは約 9GB で、埋め込みモデルを含むため、外部の大モデルサービスのみが必要です。 | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 
 | 
		
	
		
			
			|  |  |  | ```bash | 
		
	
		
			
			|  |  |  | git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git | 
		
	
	
		
			
			|  |  | @@ -218,14 +218,14 @@ python3 download_deps.py | 
		
	
		
			
			|  |  |  | docker build -f Dockerfile -t infiniflow/ragflow:dev . | 
		
	
		
			
			|  |  |  | ``` | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 
 | 
		
	
		
			
			|  |  |  | ## 🔨 Launch service from source for development | 
		
	
		
			
			|  |  |  | ## 🔨 ソースコードからサービスを起動する方法 | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 
 | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 1. Install Poetry, or skip this step if it is already installed: | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 1. Poetry をインストールする。すでにインストールされている場合は、このステップをスキップしてください: | 
		
	
		
			
			|  |  |  | ```bash | 
		
	
		
			
			|  |  |  | curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 - | 
		
	
		
			
			|  |  |  | ``` | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 
 | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 2. Clone the source code and install Python dependencies: | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 2. ソースコードをクローンし、Python の依存関係をインストールする: | 
		
	
		
			
			|  |  |  | ```bash | 
		
	
		
			
			|  |  |  | git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git | 
		
	
		
			
			|  |  |  | cd ragflow/ | 
		
	
	
		
			
			|  |  | @@ -233,42 +233,42 @@ docker build -f Dockerfile -t infiniflow/ragflow:dev . | 
		
	
		
			
			|  |  |  | ~/.local/bin/poetry install --sync --no-root # install RAGFlow dependent python modules | 
		
	
		
			
			|  |  |  | ``` | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 
 | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 3. Launch the dependent services (MinIO, Elasticsearch, Redis, and MySQL) using Docker Compose: | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 3. Docker Compose を使用して依存サービス(MinIO、Elasticsearch、Redis、MySQL)を起動する: | 
		
	
		
			
			|  |  |  | ```bash | 
		
	
		
			
			|  |  |  | docker compose -f docker/docker-compose-base.yml up -d | 
		
	
		
			
			|  |  |  | ``` | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 
 | 
		
	
		
			
			|  |  |  | Add the following line to `/etc/hosts` to resolve all hosts specified in **docker/service_conf.yaml** to `127.0.0.1`: | 
		
	
		
			
			|  |  |  | `/etc/hosts` に以下の行を追加して、**docker/service_conf.yaml** に指定されたすべてのホストを `127.0.0.1` に解決します: | 
		
	
		
			
			|  |  |  | ``` | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 127.0.0.1       es01 mysql minio redis | 
		
	
		
			
			|  |  |  | ``` | 
		
	
		
			
			|  |  |  | In **docker/service_conf.yaml**, update mysql port to `5455` and es port to `1200`, as specified in **docker/.env**. | 
		
	
		
			
			|  |  |  | **docker/service_conf.yaml** で mysql のポートを `5455` に、es のポートを `1200` に更新します(**docker/.env** に指定された通り). | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 
 | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 4. If you cannot access HuggingFace, set the `HF_ENDPOINT` environment variable to use a mirror site: | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 4. HuggingFace にアクセスできない場合は、`HF_ENDPOINT` 環境変数を設定してミラーサイトを使用してください: | 
		
	
		
			
			|  |  |  |  | 
		
	
		
			
			|  |  |  | ```bash | 
		
	
		
			
			|  |  |  | export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com | 
		
	
		
			
			|  |  |  | ``` | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 
 | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 5. Launch backend service: | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 5. バックエンドサービスを起動する: | 
		
	
		
			
			|  |  |  | ```bash | 
		
	
		
			
			|  |  |  | source .venv/bin/activate | 
		
	
		
			
			|  |  |  | export PYTHONPATH=$(pwd) | 
		
	
		
			
			|  |  |  | bash docker/launch_backend_service.sh | 
		
	
		
			
			|  |  |  | ``` | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 
 | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 6. Install frontend dependencies: | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 6. フロントエンドの依存関係をインストールする: | 
		
	
		
			
			|  |  |  | ```bash | 
		
	
		
			
			|  |  |  | cd web | 
		
	
		
			
			|  |  |  | npm install --force | 
		
	
		
			
			|  |  |  | ``` | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 7. Configure frontend to update `proxy.target` in **.umirc.ts** to `http://127.0.0.1:9380`: | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 8. Launch frontend service: | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 7. フロントエンドを設定し、**.umirc.ts** の `proxy.target` を `http://127.0.0.1:9380` に更新します: | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 8. フロントエンドサービスを起動する: | 
		
	
		
			
			|  |  |  | ```bash | 
		
	
		
			
			|  |  |  | npm run dev | 
		
	
		
			
			|  |  |  | ``` | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 
 | 
		
	
		
			
			|  |  |  | _The following output confirms a successful launch of the system:_ | 
		
	
		
			
			|  |  |  | _以下の画面で、システムが正常に起動したことを示します:_ | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 
 | 
		
	
		
			
			|  |  |  |  | 
		
	
		
			
			|  |  |  | 
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