本文介绍了阿里巴巴最新发布的大语言模型 Qwen2.5 的特点及其多模态、多语言处理能力，并通过详细步骤展示了如何在 Ollama 上部署 Qwen2.5 模型以及使用 RAGFlow 构建本地知识库。重点强调了在实际应用中，精准的提示词、准确的关键词定义以及高质量数据解析对提高回答准确性的重要性。最终建议结合 GPT 来处理和优化文档内容，以提升自动化程度和用户体验。

本文首先介绍了RAGFlow，这是一款基于深度文档理解的开源检索增强生成（RAG）引擎，可为不同规模的企业和个人提供简化的RAG工作流程。接着，详细描述了RAGFlow的部署步骤，包括系统要求、Linux内核参数调整和Docker容器安装。文中还展示了如何配置Azure OpenAI模型提供商、知识库和数据集，并提供了基于个人笔记的实例进行测试验证，显示了RAGFlow在问答及引用方面的效果。此外，本文探讨了在企业环境中构建有效知识库所面临的挑战，以及不同大语言模型（LLM）在此过程中表现出的差异，尤其是嵌入模型与大语言模型的最佳组合。文章也提示了构建企业级知识库时需要重点考虑的诸多复杂问题，并对不同行业人员给出针对性的建议。最后，文中提供了一些主要参考文献，以便读者深入了解和进一步研究。