Don't release full image (#10654)

### What problem does this PR solve?

Introduced gpu profile in .env
Added Dockerfile_tei
fix datrie
Removed LIGHTEN flag

### Type of change

- [x] Documentation Update
- [x] Refactoring

README_ko.md

@@ -160,7 +160,7 @@
 > 모든 Docker 이미지는 x86 플랫폼을 위해 빌드되었습니다. 우리는 현재 ARM64 플랫폼을 위한 Docker 이미지를 제공하지 않습니다.
 > ARM64 플랫폼을 사용 중이라면, [시스템과 호환되는 Docker 이미지를 빌드하려면 이 가이드를 사용해 주세요](https://ragflow.io/docs/dev/build_docker_image).
 
-   > 아래 명령어는 RAGFlow Docker 이미지의 v0.21.1-slim 버전을 다운로드합니다. 다양한 RAGFlow 버전에 대한 설명은 다음 표를 참조하십시오. v0.21.1-slim과 다른 RAGFlow 버전을 다운로드하려면, docker/.env 파일에서 RAGFLOW_IMAGE 변수를 적절히 업데이트한 후 docker compose를 사용하여 서버를 시작하십시오. 예를 들어, 전체 버전인 v0.21.1을 다운로드하려면 RAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:v0.21.1로 설정합니다.
+   > 아래 명령어는 RAGFlow Docker 이미지의 v0.21.1 버전을 다운로드합니다. 다양한 RAGFlow 버전에 대한 설명은 다음 표를 참조하십시오. v0.21.1과 다른 RAGFlow 버전을 다운로드하려면, docker/.env 파일에서 RAGFLOW_IMAGE 변수를 적절히 업데이트한 후 docker compose를 사용하여 서버를 시작하십시오.
 
    ```bash
    $ cd ragflow/docker
@@ -168,20 +168,20 @@
    $ docker compose -f docker-compose.yml up -d
 
    # To use GPU to accelerate embedding and DeepDoc tasks:
-   # docker compose -f docker-compose-gpu.yml up -d
+   # 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           | ≈9       | :heavy_check_mark:    | Stable release           |
+   | v0.21.1           | ≈9       | ✔️                    | Stable release           |
    | v0.21.1-slim      | ≈2       | ❌                    | Stable release           |
-   | nightly           | ≈9       | :heavy_check_mark:    | _Unstable_ nightly build |
-   | nightly-slim      | ≈2       | ❌                     | _Unstable_ nightly build |
+   | nightly           | ≈2       | ❌                    | _Unstable_ nightly build |
 
 1. 서버가 시작된 후 서버 상태를 확인하세요:
 
    ```bash
-   $ docker logs -f ragflow-server
+   $ docker logs -f docker-ragflow-cpu-1
    ```
 
    _다음 출력 결과로 시스템이 성공적으로 시작되었음을 확인합니다:_
@@ -247,16 +247,6 @@ RAGFlow 는 기본적으로 Elasticsearch 를 사용하여 전체 텍스트 및
 
 이 Docker 이미지의 크기는 약 1GB이며, 외부 대형 모델과 임베딩 서비스에 의존합니다.
 
-```bash
-git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
-cd ragflow/
-docker build --platform linux/amd64 --build-arg LIGHTEN=1 -f Dockerfile -t infiniflow/ragflow:nightly-slim .
-```
-
-## 🔧 소스 코드로 Docker 이미지를 컴파일합니다(임베딩 모델 포함)
-
-이 Docker의 크기는 약 9GB이며, 이미 임베딩 모델을 포함하고 있으므로 외부 대형 모델 서비스에만 의존하면 됩니다.
-
 ```bash
 git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
 cd ragflow/
@@ -276,7 +266,7 @@ docker build --platform linux/amd64 -f Dockerfile -t infiniflow/ragflow:nightly
    ```bash
    git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
    cd ragflow/
-   uv sync --python 3.10 --all-extras # install RAGFlow dependent python modules
+   uv sync --python 3.10 # install RAGFlow dependent python modules
    uv run download_deps.py
    pre-commit install
    ```