pengjunjie/ragflow
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chore(readme): remove slim image from docs (#11199)

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### What problem does this PR solve?

RAGFlow will no longer offer docker images that contains embedding
models.

### Type of change

- [x] Documentation Update
This commit is contained in:
LeonTung
2025-11-12 13:57:35 +08:00
committed by GitHub
parent 6567ecf15a
commit 33cc9cafa9
9 changed files with 92 additions and 101 deletions
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25
README_tzh.md
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@ -22,7 +22,7 @@
<img alt="Static Badge" src="https://img.shields.io/badge/Online-Demo-4e6b99">
</a>
<a href="https://hub.docker.com/r/infiniflow/ragflow" target="_blank">
<img src="https://img.shields.io/docker/pulls/infiniflow/ragflow?label=Docker%20Pulls&color=0db7ed&logo=docker&logoColor=white&style=flat-square" alt="docker pull infiniflow/ragflow:v0.21.1">
<img src="https://img.shields.io/docker/pulls/infiniflow/ragflow?label=Docker%20Pulls&color=0db7ed&logo=docker&logoColor=white&style=flat-square" alt="docker pull infiniflow/ragflow:v0.22.0">
</a>
<a href="https://github.com/infiniflow/ragflow/releases/latest">
<img src="https://img.shields.io/github/v/release/infiniflow/ragflow?color=blue&label=Latest%20Release" alt="Latest Release">
@ -185,28 +185,29 @@
> 所有 Docker 映像檔都是為 x86 平台建置的。目前，我們不提供 ARM64 平台的 Docker 映像檔。
> 如果您使用的是 ARM64 平台，請使用 [這份指南](https://ragflow.io/docs/dev/build_docker_image) 來建置適合您系統的 Docker 映像檔。
> 執行以下指令會自動下載 RAGFlow slim Docker 映像 `v0.21.1`。請參考下表查看不同 Docker 發行版的說明。如需下載不同於 `v0.21.1` 的 Docker 映像，請在執行 `docker compose` 啟動服務之前先更新 **docker/.env** 檔案內的 `RAGFLOW_IMAGE` 變數。
> 執行以下指令會自動下載 RAGFlow Docker 映像 `v0.22.0`。請參考下表查看不同 Docker 發行版的說明。如需下載不同於 `v0.22.0` 的 Docker 映像，請在執行 `docker compose` 啟動服務之前先更新 **docker/.env** 檔案內的 `RAGFLOW_IMAGE` 變數。
```bash
$ cd ragflow/docker
# 可選：使用穩定版標籤（查看發佈：https://github.com/infiniflow/ragflow/releases），例：git checkout v0.21.1
# 可選：使用穩定版標籤（查看發佈：https://github.com/infiniflow/ragflow/releases），例：git checkout v0.22.0
# Use CPU for embedding and DeepDoc tasks:
# Use CPU for DeepDoc tasks:
$ docker compose -f docker-compose.yml up -d
# To use GPU to accelerate embedding and DeepDoc tasks:
# To use GPU to accelerate DeepDoc tasks:
# sed -i '1i DEVICE=gpu' .env
# docker compose -f docker-compose.yml up -d
```
| RAGFlow image tag | Image size (GB) | Has embedding models? | Stable? |
| ----------------- | --------------- | --------------------- | -------------------------- |
| v0.21.1 | &approx;9 | ✔️ | Stable release |
| v0.21.1-slim | &approx;2 | ❌ | Stable release |
| nightly | &approx;2 | ❌ | _Unstable_ nightly build |
> 注意：在 `v0.22.0` 之前的版本，我們會同時提供包含 embedding 模型的映像和不含 embedding 模型的 slim 映像。具體如下：
> 注意：自 `v0.22.0` 起，我們僅發佈 slim 版本，並且不再在映像標籤後附加 **-slim** 後綴。
| RAGFlow image tag | Image size (GB) | Has embedding models? | Stable? |
| ----------------- | --------------- | --------------------- | ------------------------ |
| v0.21.1 | &approx;9 | ✔️ | Stable release |
| v0.21.1-slim | &approx;2 | ❌ | Stable release |
> 從 `v0.22.0` 開始，我們只發佈 slim 版本，並且不再在映像標籤後附加 **-slim** 後綴。
> [!TIP]
> 如果你遇到 Docker 映像檔拉不下來的問題，可以在 **docker/.env** 檔案內根據變數 `RAGFLOW_IMAGE` 的註解提示選擇華為雲或阿里雲的對應映像。
@ -288,7 +289,7 @@ RAGFlow 預設使用 Elasticsearch 儲存文字和向量資料. 如果要切換
> [!WARNING]
> Infinity 目前官方並未正式支援在 Linux/arm64 架構下的機器上運行.
## 🔧 原始碼編譯 Docker 映像（不含 embedding 模型）
## 🔧 原始碼編譯 Docker 映像
本 Docker 映像大小約 2 GB 左右並且依賴外部的大模型和 embedding 服務。