芯耀
与非AI
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转载自公众号：敢敢AUTOHUB
1. 项目简介
1.1 什么是 Refly
Refly 是一款开源的 AI 原生创作引擎，通过直观的自由画布界面，帮助用户将创意轻松转化为高质量内容。无论你使用的是 macOS、Windows 还是 Linux，都可以通过 Docker 快速启动完整的开发或生产环境。
目前相关镜像主机已经存入vLLM-Omni(https://www.compshare.cn/images/NIrwu2p68AgH?ytag=GPU_lovelyyoshino_Lcsdn_csdn_display0806)自动生成项目中了，可以直接使用，内嵌入OLLMA QWEN3模型，同时你也可以自定义其他任意模型。
GitHub地址：https://github.com/refly-ai/refly
2. 系统要求
2.1 硬件要求
| 配置项 | 最低要求 | 推荐配置 |
|---|---|---|
| CPU | 2 核 | 4 核及以上 |
| 内存 | 4 GB | 8 GB 及以上 |
| 磁盘 | 20 GB | 50 GB SSD |
2.2 软件要求
| 软件 | 版本要求 | 用途 |
|---|---|---|
| Docker | ≥ 20.10.0 | 容器化运行环境 |
| Docker Compose | ≥ 2.0.0 | 容器编排工具 |
| Node.js | ≥ 20.19.0 | JavaScript 运行时 |
| pnpm | ≥ 9.15.9 | 包管理器 |
| Git | 最新版本 | 代码版本管理 |
2.3 端口占用
请确保以下端口未被占用：
| 端口 | 服务 | 说明 |
|---|---|---|
| 5173 | Web 前端 | 开发环境访问入口 |
| 3000 | API 服务 | 后端 API |
| 5432 | PostgreSQL | 数据库 |
| 6379 | Redis | 缓存服务 |
| 6333 | Qdrant | 向量数据库 |
| 9200 | Elasticsearch | 全文搜索 |
3. 基础环境安装
3.1 安装 Docker
Docker 是一个开源的容器化平台，允许你将应用及其依赖打包到一个轻量级的容器中运行。对于 Ubuntu 20.04 及更高版本，Docker 提供了官方的仓库和安装工具。
安装方式说明：
官方仓库安装（推荐）：使用 Docker 官方仓库，能获得最新版本和及时的安全更新
Snap 安装：更简单但可能不是最新版本
便携式二进制：适合特殊场景
本指南采用官方仓库安装方式。
步骤 1：更新系统包
首先更新系统的包管理器索引，确保能够获取最新的软件：
# 更新包管理器的索引
sudo apt-get update
# 升级已安装的包（可选）
sudo apt-get upgrade -y步骤 2：安装依赖工具
Docker 安装需要以下依赖工具：
ca-certificates - SSL/TLS 证书支持
curl - 下载工具
gnupg - GPG 密钥管理
lsb-release
- - 发行版本识别
sudo apt-get install -y \
ca-certificates \
curl \
gnupg \
lsb-release步骤 3：添加 Docker 官方 GPG 密钥
GPG 密钥用于验证 Docker 官方仓库的完整性和真实性，防止中间人攻击：
# 创建密钥存储目录
sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings
# 下载 Docker GPG 密钥并转换为二进制格式
curl -fsSL <https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg> | \
sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg
# 设置正确的文件权限（使系统能读取）
sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.gpg参数说明：
fsSL：静默模式下载，显示进度条
-dearmor：将 ASCII 格式的密钥转换为二进制格式
步骤 4：添加 Docker 官方仓库
将 Docker 官方仓库添加到系统的 apt 源列表中：
echo \
"deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] \
<https://download.docker.com/linux/ubuntu> \
$(lsb_release -cs) stable" | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null参数说明：
$(dpkg --print-architecture)：自动检测系统架构（amd64/arm64）
$(lsb_release -cs)：自动检测 Ubuntu 代号（focal/jammy 等）
stable：使用稳定版本（也可用 test 或 nightly）
步骤 5：更新包索引并安装 Docker
添加仓库后，需要更新包索引以获取 Docker 包信息，然后进行安装：
# 更新包索引以包含 Docker 官方仓库的包信息
sudo apt-get update
# 安装 Docker 及相关工具
sudo apt-get install -y \
docker-ce \
docker-ce-cli \
containerd.io \
docker-buildx-plugin \
docker-compose-plugin各组件说明：
docker-ce：Docker 引擎（核心）
docker-ce-cli：Docker 命令行工具
containerd.io：容器运行时（Docker 底层依赖）
docker-buildx-plugin：多平台镜像构建工具（可选）
docker-compose-plugin：Docker Compose v2（容器编排）
步骤 6：配置 Docker 用户组（可选但推荐）
默认情况下，Docker 命令需要 sudo 权限。为了避免每次都输入 sudo，可以将当前用户添加到 docker 用户组：
# 创建 docker 用户组（通常已存在）
sudo groupadd docker
# 将当前用户添加到 docker 用户组
sudo usermod -aG docker $USER
# 方式一：注销并重新登录（最安全）
# 直接在菜单中选择"注销"，然后重新登录
# 方式二：激活新的用户组成员资格（推荐）
newgrp docker
# 方式三：验证权限配置是否成功
docker run hello-world重要安全说明：
docker 用户组拥有等同于 root 的权限。只将信任的用户添加到此组。
步骤 7：启动 Docker 服务
安装完成后，启动 Docker 守护进程并设置开机自启：
# 启动 Docker 守护进程（后台服务）
sudo systemctl start docker
# 设置 Docker 开机自启
sudo systemctl enable docker
# 验证 Docker 是否正常运行
sudo systemctl status docker预期输出应该显示：active (running)
步骤 8：验证 Docker 安装
运行 Docker 官方测试镜像来验证安装是否成功：
# 运行 hello-world 测试镜像
docker run hello-world如果看到以下输出，说明 Docker 安装成功：
Hello from Docker!
This message shows that your installation appears to be working correctly.常见错误及解决方案：
| 错误 | 原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
Got permission denied |
用户没有 docker 权限 | 运行 sudo usermod -aG docker $USER 并重新登录 |
Cannot connect to Docker daemon |
Docker 服务未启动 | 运行 sudo systemctl start docker |
Unable to locate package docker-ce |
仓库添加失败 | 检查网络和重复步骤 4 |
curl: Failed to resolve host |
网络连接问题 | 检查网络连接或更换 DNS |
3.2 安装 Docker Compose
Docker Compose 是 Docker 官方提供的容器编排工具，用于定义和运行多容器 Docker 应用。它使用 YAML 文件（通常是 docker-compose.yml）来配置应用的服务，然后通过一条命令启动所有服务。
Docker Compose 的作用：
声明式配置：用 YAML 文件定义容器的配置、网络、卷等
一键启动：docker-compose up 即可启动整个应用栈
依赖管理：自动管理容器间的依赖顺序
网络隔离：为容器创建独立的网络环境
卷管理：简化数据持久化配置
验证 Docker Compose 安装
在 Ubuntu 上安装 docker-compose-plugin 时，Docker Compose v2 已自动包含。验证安装：
# 检查 Docker Compose 版本
docker compose version
# 预期输出应该显示 v2.x.x如果需要独立安装 Docker Compose v2
如果以上命令无法找到 docker compose，可以手动安装：
# 1. 确定系统架构
DOCKER_CONFIG=${DOCKER_CONFIG:-$HOME/.docker}
mkdir -p $DOCKER_CONFIG/cli-plugins
# 2. 下载最新版本的 Docker Compose
# 注：这里使用 v2.20.0 作为示例，可替换为最新版本
curl -L "<https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.20.0/docker-compose-$>(uname -s)-$(uname -m)" \
-o $DOCKER_CONFIG/cli-plugins/docker-compose
# 3. 如果系统是 arm64 架构，使用 aarch64 版本
# curl -L "<https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.20.0/docker-compose-$>(uname -s)-aarch64" \
# -o $DOCKER_CONFIG/cli-plugins/docker-compose
# 4. 给予执行权限
chmod +x $DOCKER_CONFIG/cli-plugins/docker-compose
# 5. 验证安装
docker compose version或使用系统包管理器安装：
# 如果已有 pip（Python 包管理器）
sudo pip3 install docker-compose
# 或使用 apt（如果 docker-compose-plugin 尚未安装）
sudo apt-get install -y docker-compose-pluginDocker Compose 常用命令
# 启动所有服务（后台运行）
docker compose up -d
# 查看所有运行的容器
docker compose ps
# 查看日志
docker compose logs -f
# 查看特定服务的日志
docker compose logs -f postgres
# 停止所有服务
docker compose down
# 停止并删除卷（数据会被清除）
docker compose down -v
# 重启服务
docker compose restart
# 重新构建镜像
docker compose build3.3 安装 Node.js 和 pnpm
Node.js 是一个 JavaScript 运行时环境，允许在服务器端执行 JavaScript 代码。pnpm 是一个高效的 npm 包管理器，相比 npm 和 yarn 占用更少的磁盘空间。Refly 项目使用 pnpm 管理依赖。
方法 1：使用 NodeSource 仓库（推荐 - 更简单）
NodeSource 提供了预编译的 Node.js 二进制包，安装更快且更新及时：
# 下载 NodeSource 设置脚本并运行
# 该脚本会自动添加 NodeSource 仓库并配置 apt
curl -fsSL <https://deb.nodesource.com/setup_20.x> | sudo -E bash -
# 安装 Node.js 和 npm
sudo apt-get install -y nodejs
# 验证安装
node -v # 应显示 v20.x.x
npm -v # 应显示对应的 npm 版本NodeSource 脚本说明：
setup_20.x：指定安装 Node.js 20.x LTS 版本
E：保留用户的环境变量• 脚本会自动配置 apt 仓库
方法 2：使用 NVM（Node Version Manager - 更灵活）
NVM 允许在一台机器上安装和管理多个 Node.js 版本，适合需要在不同项目间切换版本的开发者：
# 下载并安装 NVM
curl -o- <https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.0/install.sh> | bash
# 重新加载 shell 配置（使 nvm 命令生效）
source ~/.bashrc
# 如果使用 zsh shell，运行
source ~/.zshrc
# 安装 Node.js 20.19.0 LTS 版本
nvm install 20.19.0
# 将 20.19.0 设置为默认版本
nvm alias default 20.19.0
# 验证安装
node -v # 应显示 v20.19.0
npm -vNVM 其他常用命令：
# 列出已安装的 Node.js 版本
nvm list
# 列出可用的 Node.js 版本
nvm list-remote
# 切换到特定版本
nvm use 20.19.0
# 安装特定版本
nvm install 18.17.0
# 卸载特定版本
nvm uninstall 18.17.0方法对比：
| 特性 | NodeSource | NVM |
|---|---|---|
| 安装难度 | 简单 | 中等 |
| 版本管理 | 单一版本 | 多版本切换 |
| 系统级安装 | 是 | 否（用户级） |
| 更新频率 | 通过 apt 更新 | 手动管理 |
| 推荐场景 | 单个项目 | 多个项目 |
3.4 安装 pnpm 包管理器
pnpm（Performant npm）是一个高效的 npm 替代品，具有以下优势：
磁盘节省：使用硬链接和符号链接共享依赖
速度快：安装速度比 npm 和 yarn 快
严格：更严格的依赖解析，避免幽灵依赖
安装 pnpm：
# 使用 npm 全局安装 pnpm 9.15.9 版本
npm install -g pnpm@9.15.9
# 验证安装
pnpm -v # 应显示 9.15.9
# 配置 pnpm（设置 pnpm home 目录等）
pnpm setup
# 重新加载 shell 配置
source ~/.bashrcpnpm 常用命令：
# 安装项目依赖
pnpm install
# 安装并添加新包
pnpm add package-name
# 安装开发依赖
pnpm add -D dev-package-name
# 删除包
pnpm remove package-name
# 更新包
pnpm update
# 清空缓存
pnpm store prune为什么 Refly 使用 pnpm？
Refly 是一个 Monorepo 项目，包含 2 个应用（api 和 web）和 24 个共享包。pnpm 的 Monorepo 支持：
- • 自动解析包间的依赖关系• 符号链接共享代码，避免重复• 更快的安装和更新速度• 防止幽灵依赖问题
3.4 Ubuntu 快速安装脚本
为了简化安装流程，你可以使用以下一键安装脚本：
#!/bin/bash
echo "===== Refly 开发环境安装脚本（Ubuntu/Debian） ====="
# 更新系统
echo "1. 更新系统包..."
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade -y
# 安装 Docker
echo "2. 安装 Docker..."
sudo apt-get install -y ca-certificates curl gnupg lsb-release
sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings
curl -fsSL <https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg> | \
sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] \
<https://download.docker.com/linux/ubuntu> $(lsb_release -cs) stable" | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin
# 配置 Docker 用户组
echo "3. 配置 Docker 用户组..."
sudo usermod -aG docker $USER
newgrp docker
# 启动 Docker
echo "4. 启动 Docker 服务..."
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker
# 安装 Node.js
echo "5. 安装 Node.js..."
curl -fsSL <https://deb.nodesource.com/setup_20.x> | sudo -E bash -
sudo apt-get install -y nodejs
# 安装 pnpm
echo "6. 安装 pnpm..."
npm install -g pnpm@9.15.9
pnpm setup
echo "===== 安装完成 ====="
echo "验证环境："
echo "Docker 版本："
docker --version
echo "Docker Compose 版本："
docker compose version
echo "Node.js 版本："
node -v
echo "pnpm 版本："
pnpm -v将上述脚本保存为 install-refly.sh，然后运行：
chmod +x install-refly.sh
./install-refly.sh4、项目初始化
4.1 克隆项目
# 使用 HTTPS 克隆
git clone <https://github.com/refly-ai/refly.git>
# 进入项目目录
cd refly4.2 安装依赖
pnpm install5. Docker 容器启动
5.1 启动中间件服务
Refly 使用以下中间件服务：
| 服务 | 用途 | 端口 |
|---|---|---|
| PostgreSQL | 关系型数据库 | 5432 |
| Redis | 缓存和消息队列 | 6379 |
| Qdrant | 向量数据库 | 6333 |
| Elasticsearch | 全文搜索引擎 | 9200 |
启动所有中间件服务：
docker compose -f deploy/docker/docker-compose.middleware.yml -p refly up -d5.2 验证服务状态
docker ps | grep refly_你应该看到以下容器运行：
refly_postgres
refly_redis
refly_qdrant
refly_elasticsearch
5.3 查看服务日志
# 查看所有服务日志
docker compose -f deploy/docker/docker-compose.middleware.yml -p refly logs -f
# 查看特定服务日志
docker compose -f deploy/docker/docker-compose.middleware.yml -p refly logs -f postgres6. 环境配置与构建
6.1 复制环境变量文件
pnpm copy-env:develop6.2 首次构建
pnpm build6.3 启动开发服务
方式一：同时启动前后端（简单但需要更多资源）
pnpm dev方式二：分别启动前后端（推荐，便于调试）
打开两个终端：
# 终端 1：启动 API 后端
cd apps/api
pnpm dev
# 输出：Server running on <http://localhost:3000># 终端 2：启动 Web 前端
cd apps/web
pnpm dev
# 输出：Local: <http://localhost:5173>6.4 访问应用
启动成功后，可以访问：
| 服务 | 地址 | 说明 |
|---|---|---|
| Web UI | http://localhost:5173 | 前端界面 |
| API 服务 | http://localhost:3000 | 后端接口 |
| API 文档 | http://localhost:3000/api/docs | Swagger 文档 |
6.5 网络访问配置（可选）
如需从外网访问开发服务器，修改 apps/web/rsbuild.config.ts：
server: {
host: '0.0.0.0', // 添加此行，绑定到所有网络接口
port: 5173,
// ... 其他配置
},⚠️ 安全提示：外网访问需确保防火墙开放对应端口，云服务器需配置安全组规则。
7. 容器管理命令
7.1 启动/停止服务
# 启动所有中间件服务
docker compose -f deploy/docker/docker-compose.middleware.yml -p refly up -d
# 停止所有中间件服务
docker compose -f deploy/docker/docker-compose.middleware.yml -p refly down
# 重启服务
docker compose -f deploy/docker/docker-compose.middleware.yml -p refly restart
# 查看运行状态
docker compose -f deploy/docker/docker-compose.middleware.yml -p refly ps7.2 数据持久化
所有数据都存储在 Docker 命名卷中，容器重启不会丢失数据。
如需清除所有数据（谨慎操作）：
docker compose -f deploy/docker/docker-compose.middleware.yml -p refly down -v7.3 资源监控
# 查看容器资源使用
docker stats
# 查看数据卷
docker volume ls | grep refly8. Ollama 本地大模型部署
Ollama 是一个本地运行大语言模型的工具，可以让 Refly 完全脱离云端 API，使用本地部署的 LLM 进行推理。本章节介绍如何将 Ollama 与 Refly 集成。
8.1 Ollama 简介
Ollama 的优势：
隐私保护：数据不离开本地，适合敏感场景
零 API 费用：无需付费使用云端 API
离线可用：无需网络连接即可使用
模型丰富：支持 Llama、DeepSeek、Mistral 等多种模型
硬件要求：
| 模型规模 | 最低内存 | 推荐内存 | GPU（可选） |
|---|---|---|---|
| 7B 参数 | 8 GB | 16 GB | 6GB VRAM |
| 14B 参数 | 16 GB | 32 GB | 12GB VRAM |
| 70B 参数 | 64 GB | 128 GB | 48GB VRAM |
8.2 安装 Ollama
# 一键安装
curl -fsSL <https://ollama.com/install.sh> | sh
# 验证安装
ollama -v8.3 下载模型
Refly 需要两类模型：Embedding 模型（用于向量化）和 LLM 模型（用于对话生成）。
下载 Embedding 模型（必需）
# 推荐的 Embedding 模型
ollama pull nomic-embed-text下载 LLM 模型（根据硬件选择）
# 轻量级模型（8GB 内存可用）
ollama pull deepseek-r1:7b
ollama pull qwen2.5:7b
ollama pull llama3.2:3b
# 中等模型（16GB 内存推荐）
ollama pull deepseek-r1:14b
ollama pull qwen2.5:14b
# 大型模型（64GB+ 内存，或高端 GPU）
ollama pull llama3.3:70b
ollama pull deepseek-r1:70b常用模型推荐：
| 模型 | 参数量 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
deepseek-r1:7b |
7B | 推理能力强，中文优秀 | 日常对话、代码 |
deepseek-r1:14b |
14B | 更强的推理能力 | 复杂任务 |
qwen2.5:7b |
7B | 阿里通义千问，中文出色 | 中文场景 |
llama3.2:3b |
3B | 轻量快速 | 低配置设备 |
llama3.3:70b |
70B | 性能接近 GPT-4 | 高端设备 |
提示：更多模型请访问 Ollama Models 查看。
8.4 启动 Ollama 服务
# 检查 Ollama 服务是否运行
curl <http://localhost:11434>
# 如果返回 "Ollama is running"，说明服务已启动
# 如果连接失败，手动启动服务：
ollama serve设置 Ollama 开机自启（Linux）：
# 创建 systemd 服务文件
sudo tee /etc/systemd/system/ollama.service << EOF
[Unit]
Description=Ollama Service
After=network.target
[Service]
ExecStart=/usr/local/bin/ollama serve
Restart=always
User=$USER
[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF
# 启用并启动服务
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable ollama
sudo systemctl start ollama
# 检查状态
sudo systemctl status ollama8.5 配置 Refly 使用 Ollama
步骤 1：编辑环境变量
编辑 deploy/docker/.env 文件，添加或修改以下配置：
# Ollama 兼容 OpenAI API，设置 embedding 提供商为 openai
EMBEDDINGS_PROVIDER=openai
# 设置 Embedding 模型名称（需与 ollama list 中的名称一致）
EMBEDDINGS_MODEL_NAME=nomic-embed-text
# 配置 Ollama 服务地址
# 从 Docker 容器访问宿主机需使用 host.docker.internal
OPENAI_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434/v1
# API Key 必填但不会被使用，设置任意值即可
OPENAI_API_KEY=ollama重要说明：
• 如果 Refly 和 Ollama 在同一台机器上，使用 host.docker.internal
• 如果 Ollama 在远程服务器上，将 host.docker.internal 替换为服务器 IP 地址
步骤 2：导入模型配置到数据库
# 下载 Ollama 模型配置 SQL 文件
wget <https://raw.githubusercontent.com/refly-ai/refly/main/deploy/model-providers/ollama.sql>
# 查看并编辑 SQL 文件（根据你下载的模型调整）
cat ollama.sqlollama.sql 示例内容：
-- 插入 Ollama 模型提供商
INSERT INTO model_providers (name, type, config) VALUES
('ollama', 'openai_compatible', '{
"base_url": "<http://host.docker.internal:11434/v1>",
"api_key": "ollama"
}')
ON CONFLICT (name) DO UPDATE SET config = EXCLUDED.config;
-- 插入可用的 LLM 模型
INSERT INTO models (provider_id, name, display_name, type, config) VALUES
((SELECT id FROM model_providers WHERE name = 'ollama'), 'deepseek-r1:7b', 'DeepSeek R1 7B', 'chat', '{}'),
((SELECT id FROM model_providers WHERE name = 'ollama'), 'deepseek-r1:14b', 'DeepSeek R1 14B', 'chat', '{}'),
((SELECT id FROM model_providers WHERE name = 'ollama'), 'qwen2.5:7b', 'Qwen 2.5 7B', 'chat', '{}')
ON CONFLICT DO NOTHING;执行 SQL 导入：
# 导入模型配置到 Refly 数据库
cat ollama.sql | docker exec -i refly_db psql -U refly -d refly步骤 3：重启 Refly
# 重启 Refly 容器以应用新配置
docker compose -f deploy/docker/docker-compose.yml up -d
# 或者如果使用中间件配置
docker compose -f deploy/docker/docker-compose.middleware.yml -p refly up -d8.6 验证 Ollama 集成
- 1. 访问 Refly Web UI：http://localhost:51732. 进入设置页面3. 在模型选择中应该能看到通过 Ollama 添加的本地模型4. 选择一个模型进行测试对话
命令行验证 Ollama API：
# 测试 Ollama API 是否正常响应
curl <http://localhost:11434/v1/chat/completions> \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-r1:7b",
"messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
}'8.7 Ollama + Refly 完整部署脚本
将以下脚本保存为 setup-ollama-refly.sh：
#!/bin/bash
set -e
echo "===== Ollama + Refly 完整部署脚本 ====="
# 1. 安装 Ollama
echo "[1/5] 安装 Ollama..."
if ! command -v ollama &> /dev/null; then
curl -fsSL <https://ollama.com/install.sh> | sh
else
echo "Ollama 已安装，跳过..."
fi
# 2. 下载模型
echo "[2/5] 下载模型..."
ollama pull nomic-embed-text
ollama pull deepseek-r1:7b
# 3. 确保 Ollama 服务运行
echo "[3/5] 启动 Ollama 服务..."
if ! curl -s <http://localhost:11434> > /dev/null; then
ollama serve &
sleep 5
fi
# 4. 配置环境变量
echo "[4/5] 配置 Refly 环境变量..."
cat >> deploy/docker/.env << 'EOF'
# Ollama Configuration
EMBEDDINGS_PROVIDER=openai
EMBEDDINGS_MODEL_NAME=nomic-embed-text
OPENAI_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434/v1
OPENAI_API_KEY=ollama
EOF
# 5. 导入模型配置
echo "[5/5] 导入模型配置..."
wget -q <https://raw.githubusercontent.com/refly-ai/refly/main/deploy/model-providers/ollama.sql>
cat ollama.sql | docker exec -i refly_db psql -U refly -d refly
# 重启 Refly
docker compose -f deploy/docker/docker-compose.yml up -d
echo ""
echo "===== 部署完成 ====="
echo "Ollama 模型："
ollama list
echo ""
echo "访问 Refly：<http://localhost:5173>"运行脚本：
chmod +x setup-ollama-refly.sh
./setup-ollama-refly.sh9. 参考资源
Discord 社区: https://discord.gg/YVuYFjFvRC•
GitHub Discussions: https://github.com/refly-ai/refly/discussions
