运行环境配置

在成功安装并登录 DeskFlux 后，为确保软件各项功能正常运行，您需要对本地运行环境进行基础配置。本文档将指导您完成环境检查与配置流程。

1. 环境检查清单

在开始配置前，请先点击顶部的“三个点”图标 弹出菜单选择“运行环境配置”，弹出以下配置页面

2. 关键依赖项检查

DeskFlux 的正常运行依赖于以下系统组件。请按顺序进行检查： 我们特别关注的是系统组件这栏，来确保安装的环境软件是否已经正常运行 其中的几个依赖组件的状态表示如下：

• [ ] 🟡 黄色 ： 已经安装就绪，状态正常，未启动，有需求的时候自动启动
• [ ] 🔵 蓝色 ： 已经安装就绪，状态正常，已启动，有需求的时候随时调用
• [ ] 🔘 灰色 ： 未安装完成，不正常，未启动，需要点击右上角的“工具”按钮进行修复

3. 环境组件说明

1. llama.app —— 大语言模型运行框架

定位：在本地运行LLaMA系列及其他GGUF格式大模型的桌面应用/框架。

核心功能：

• 无需联网，完全本地运行大模型
• 支持多种量化模型（如DeepSeek、Qwen等）
• 提供API服务接口，可供其他应用调用

本地用途：

• 运行对话式AI助手
• 为知识库问答系统提供推理能力
• 代码辅助与文档处理

2. RapidOCR —— 离线文字识别引擎

定位：跨平台、高性能的离线OCR（光学字符识别）工具。

核心功能：

• 完全离线运行，不上传图像至服务器
• 模型体积小（核心<5MB），支持CPU/GPU运行
• 支持50+种语言，包含中英文混合识别

本地用途：

• 扫描PDF/图片中的文字提取
• 合同、发票等文档自动化录入
• 截图OCR识别

3. BGE-M3 —— 多语言向量嵌入模型

定位：由智源研究院发布的通用多语言向量模型，用于文本语义理解与检索。

核心功能：

• 将文本转换为向量（Embedding），支持100+种语言
• 支持三种粒度：文本块、句子、词级别
• 通过Ollama可简化部署

本地用途：

• RAG知识库的文档向量化
• 语义搜索与相似度匹配
• 智能体（Agent）的上下文检索

组件关系与典型工作流

graph LR
    A[文档/图像] --> B[RapidOCR]
    B --> C[提取文字]
    C --> D[BGE-M3]
    D --> E[向量化存入知识库]
    
    F[用户问题] --> G[BGE-M3]
    G --> H[检索相关片段]
    H --> I[llama.app]
    I --> J[AI回答]