11 RAGFlow 中配置 MaaS 模型服務使用全流程：

1.1 RAGFlow 平臺部署

方式 1-直接訪問 RAGFlow 官方 SaaS 服務（需翻墻）：RAGFlow

方式 2-Docker Compose 方式部署：見官方 Github 倉庫：https://github.com/infiniflow/ragflow

1.2 MaaS 模型 API 接入 RAGFlow

1）MaaS 控制臺創建 API Key：

-訪問 MaaS 控制臺：點此訪問

-在 MaaS 左側導航欄中，選擇“鑒權管理”。

-在“鑒權管理”頁面，單擊“創建 API Key”，填寫描述信息后，單擊“確認”會返回“您的密鑰”，請復制保存密鑰，單擊“關閉”后將無法再次查看密鑰。（注：最多支持創建 5 個密鑰，密鑰只會在新建后顯示一次，請妥善保存。當密鑰丟失將無法找回，請新建 API Key 獲取新的訪問密鑰。）

2）選擇要接入的模型服務

預置服務接入：

-點擊控制臺左側“模型部署”，找到想要使用的模型服務后點擊“領取”

-領取后找到已領取額度的模型服務，然后點擊 “調用”；

-在右側彈出界面中，可以查看到調用該服務需要的基礎 API 地址和模型名稱信息

自部署“我的服務”接入：

在“模型部署-我的服務”頁簽，狀態為運行中的模型服務操作一欄點擊“更多”中的“調用”；在右側彈出界面中，可以查看到調用該服務需要的基礎 API 地址和模型名稱信息

3）RAGFlow 新增模型供應商

進入 RAGFLow 平臺界面，點擊右上角頭像后點擊左側導航欄中的“模型提供商頁簽”，找到“OpenAI-API-Compatible”供應商點擊“添加模型”

4）MaaS 模型服務配置

在彈出的添加 LLM 彈窗中填入如下信息：

-模型類型：chat

-模型名稱：MaaS 服務調用界面顯示的模型名稱

-基礎 Url:之前步驟中 MaaS 服務的基礎 API 地址，需要去掉地址尾部的“/chat/completions” 后填入

-API Key:之前步驟中創建的 API Key

-最大 token 數：各預置服務支持的最大 token 數見下表

5）修改系統模型設置

在模型供應商界面點擊“系統模型設置”，將聊天模型設置為剛配置好的 MaaS 模型。嵌入和 Rerank 模型可使用系統預置的。

1.3 RAGFlow 中使用接入的 MaaS API 進行知識庫問答

1）知識庫創建

頂部切換到“知識庫”頁簽，點擊“創建知識庫”，在知識庫的詳情頁面配置頁簽可進行文檔解析、文檔切分等規則的配置

2）上傳文檔

-在知識庫的“數據集”頁簽中，點擊“新增文件”-“本地文件”

-彈窗中上傳需要進行問答的知識文檔

-上傳完成后點擊動作中的“運行”按鈕，當解析狀態為已完成時，則知識庫已可以用于進行問答

3）創建助理

在“聊天”頁簽點擊“新建助理”，自定義姓名后選擇之前步驟中創建好的知識庫

4）與助理進行文檔問答

選擇創建好的 AI 助理，點擊旁邊的藍色加號即可開始進行文檔問答，模型會基于外掛的知識庫中的內容進行問題答復；回答效果示例如下：