本文介绍了如何利用RAGFlow和本地大模型构建一个纯本地的医疗问诊助手。首先，文章解释了RAGFlow的工作原理，它是一个基于文档深入理解的开源RAG引擎，支持多种文件类型的解析。接着，详细描述了在Windows系统中通过WSL安装Ubuntu-22.04的步骤，并介绍了如何安装和配置Docker桌面版。随后，文章指导读者如何部署RAGFlow，包括克隆仓库、启动服务器和配置模型。此外，还介绍了如何下载和使用医疗数据集，以及如何通过RAGFlow进行知识库的创建和解析。最后，文章展示了如何进行功能测试，包括聊天助理的添加和后端API服务的使用，以及如何通过Python程序调用API进行测试。整个过程旨在帮助读者在本地快速部署属于自己的专有大模型。