DeepSeek R1打造本地RAG知识库的AI助手（二）：Dify深度讲解（附教程）

最新推荐文章于 2025-05-21 09:56:55 发布
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#人工智能 #llama #私有化部署 #RAG #知识图谱 #LLM #知识库

前面我们刚刚讲了AnythingLLM实现的本地知识库大模型应用，对于很多朋友来说都是零代码的，很容易上手，但是功能相对少和不够灵活。

今天我们 给大家讲另外一个方式实现本地知识库的Ai助手，Dify开源平台。

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在大模型大火特火的今天，搭建一个属于自己的私有 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）知识库，能够为特定的业务场景提供高效、精准的知识服务。

本文将详细介绍如何利用 ollama 并结合 Dify 来搭建本地的私有 RAG 知识库，涵盖从环境准备到最终部署的完整工作流程以及关键技术细节。

一、环境准备

在开始工作之前，我们先明确一下本文主要涉及的几个方面：

  1. Docker：dify是在docker中安装使用的。
  2. Ollama：本地模型的部署和安装，是在ollama中的。
  3. 模型：Deepseek r1和Embed模型。
  4. Dify：源码下载及安装。
  5. 实操：详细的操作使用指南。

二、Docker安装

  • 打开Docker的官网:https://docs.docker.com/

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  • 下载对应版本的docker

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  • 下载完成后直接安装运行即可。

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  • 运行界面如图

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三、安装 Ollama

Ollama 是一个用于本地运行大型语言模型的工具。

可以通过以下步骤安装 Ollama：

3.1 下载 Ollama

  • 访问 Ollama 的 https://ollama.com/官方网站，下载适合你操作系统的安装包。

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3.2 安装 Ollama

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3.3 验证安装

  • 打开终端或命令提示符，输入 ollama --version，确保安装成功。

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3.4 Ollama常用命令

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四、配置模型

4.1 下载 DeepSeek R1 模型

  • 从 Ollama的官方网站下载 DeepSeek R1 模型文件。
ollama run deepseek-r1:7b

4.2 启动模型

  • 启动和下载模型是同一个命令，如果没有下载过的新模型会直接下载，以及下载过的则直接启动。
ollama run deepseek-r1:7b

4.3 下载 Nomic-Embed-Text 模型

  • 从 Ollama的官方网站下载 nomic-embed-text 模型文件。
ollama pull nomic-embed-text

4.4 模型下载完成

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五、安装和配置 Dify

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  1. 下载 Dify 代码：
    • 从 Dify 的官方 GitHub 仓库克隆代码：
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
  • 进入克隆后的目录：
cd dify
cd docker
  1. 配置环境变量：
    • 在项目根目录下，复制.env.example文件并重命名为.env：
cp.env.example.env
  • 编辑.env文件，根据你的需求配置相关环境变量。对于本地部署，大部分默认配置即可满足需求。
  1. 启动 Dify：
    • 使用 Docker Compose 启动 Dify 服务：
docker-compose up -d
  • 这一步会下载并启动 Dify 所需的所有 Docker 容器，包括 Web 服务、数据库等。
  • 启动完成后，可以通过浏览器访问http://localhost/install进入 Dify 的管理界面。

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四、搭建私有 RAG 知识库

  1. 数据准备：
    • 用我们前面讲的cline，自动生成一个模拟数据生成代码，来生成高中的成绩单。

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    • 最后生成的数据如下：

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  1. 配置 Dify：
    • 在 Dify 的界面中，点击用户名。

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    • 进入设置页面，选择模型供应商，选择ollama。

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

    • 分别添加LLM和Embed模型，URL填：http://host.docker.internal:11434

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

这样我们的模型就配置完了。

  1. 配置本地知识库：
    • 在 Dify 的知识库页面，选择新加知识库。

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    • 添加刚刚生成的模拟成绩单

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    • 添加完成的效果

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五、测试和优化

  1. 测试查询：

这就我们运行测试的界面，测试过后可以直接发布；

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发布后的聊天界面：

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  1. 优化调整：
    • 根据测试结果，如果发现回答不准确或性能不佳，可以对数据进行进一步的清洗和整理，优化索引结构，调整 RAG 模型的参数等。
    • 不断迭代优化，直到知识库能够满足你的业务需求。

六、总结

通过以上步骤，我们成功地使用 ollama 和Dify 搭建了本地的私有 RAG 知识库。

在搭建过程中，需要注意环境的准备、软件的安装和配置以及数据的处理等各个环节，确保每个步骤都正确无误。同时，要根据实际需求对知识库进行不断的测试和优化，以提升其性能和效果。

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五、AI产品经理大模型教程

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

  • 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

  • 内容：

    • L1.1 人工智能简述与大模型起源
    • L1.2 大模型与通用人工智能
    • L1.3 GPT模型的发展历程
    • L1.4 模型工程
    • L1.4.1 知识大模型
    • L1.4.2 生产大模型
    • L1.4.3 模型工程方法论
    • L1.4.4 模型工程实践
    • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

  • 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

  • 内容：

    • L2.1 API接口
    • L2.1.1 OpenAI API接口
    • L2.1.2 Python接口接入
    • L2.1.3 BOT工具类框架
    • L2.1.4 代码示例
    • L2.2 Prompt框架
    • L2.3 流水线工程
    • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

  • 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

  • 内容：

    • L3.1 Agent模型框架
    • L3.2 MetaGPT
    • L3.3 ChatGLM
    • L3.4 LLAMA
    • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

  • 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

  • 内容：

    • L4.1 模型私有化部署概述
    • L4.2 模型私有化部署的关键技术
    • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
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<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何设置和使用本地知识库Dify。首先，我要整理用户的问题，用户主要想知道如何配置和使用Dify来搭建本地知识库，可能还涉及到优化和实际应用。 接下来，我需要回忆Dify的相关知识。根据提供的引用，Dify是一个低代码AI应用开发平台，结合DeepSeek R1这样的开源大模型，可以构建本地RAG知识库。引用中提到数据清洗、分块策略、模型集成和Prompt工程优化等步骤，这些应该是关键点。 用户可能对步骤不太清楚，所以需要分步骤说明。首先，安装和部署Dify。这里需要考虑系统要求，比如Docker环境，内存至少8GB。然后，数据准备阶段，需要指导用户如何清洗数据，比如去除噪音，统一格式，这可能影响后续的检索效果。分块策略部分，要解释不同的分块方法，比如固定大小或按段落，以及如何设置重叠比例，这可能帮助用户优化知识库的结构。 然后是模型集成，用户可能需要知道如何选择合适的本地大模型，比如DeepSeek R1，并配置API。这部分需要说明配置文件的位置和参数调整。Prompt工程优化是关键，用户需要了解如何设计有效的提示词，结合业务场景调整，可能还要测试不同的模板以提高回答质量。 权限配置和安全性也是用户关心的点，特别是如果知识库涉及敏感数据，需要设置访问控制和HTTPS。最后，优化部分包括响应质量和性能调优，比如调整分块大小，缓存机制，以及监控系统的运行情况。 用户可能还会有其他问题，比如如何外网访问，手机端使用，或者遇到性能问题时如何排查。这些问题可以作为相关问题列出，帮助用户进一步探索。 需要确保回答结构清晰，步骤明确，同时引用提供的参考资料，比如数据清洗和分块策略来自引用[2]。还要注意使用正确的中文表达，避免技术术语过于复杂，让用户容易理解。</think>### 如何设置和使用本地知识库 Dify #### 1. **安装与部署** - **系统要求**: 确保服务器满足Docker运行环境，建议内存≥8GB，存储空间根据知识库规模调整。 - **部署步骤**: ```bash # 克隆Dify代码库 git clone https://github.com/langgenius/dify cd dify/docker # 启动服务（包含MySQL、Redis等依赖） docker-compose up -d ``` - **验证部署**: 访问 `http://localhost:8080` 进入Dify管理界面[^2]。 #### 2. **数据准备与清洗** - **数据格式**: 支持PDF、TXT、Markdown等格式，建议统一为UTF-8编码。 - **清洗规则**: - 移除HTML标签、广告内容等噪声数据 - 标准化日期、单位等格式（如`2023-12-01`代替`12/1/23`） - 分割长文档为逻辑段落（例如按章节划分） #### 3. **分块与向量化配置** - **分块策略**: ```python # 示例：按固定大小分块（可调整chunk_size和overlap） from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=500, chunk_overlap=50 ) ``` - **向量模型选择**: 支持HuggingFace模型（如`all-mpnet-base-v2`）或OpenAI API。 #### 4. **本地模型集成** - **配置DeepSeek R1**: 1. 下载模型权重文件至本地 2. 修改`dify/config/model_config.yml`: ```yaml local_models: deepseek_r1: model_path: "/path/to/deepseek-r1" device: "cuda:0" # GPU加速 ``` #### 5. **权限与安全设置** - **访问控制**: - 在`系统设置 > 安全`中配置IP白名单 - 开启HTTPS（需准备SSL证书） - **数据隔离**: 通过`工作空间`功能实现多租户隔离。 #### 6. **Prompt工程优化** - **模板设计示例**: ``` 你是一个技术支持助手，请根据以下知识库内容回答问题： [知识片段] {{context}} 问题：{{query}} 回答要求： 1. 若知识库无相关内容，明确告知"未找到相关信息" 2. 使用中文，长度不超过200字 ``` - **测试方法**: 使用`调试模式`输入边界案例验证回复准确性。 #### 7. **外网访问配置** - **反向代理设置**（以Nginx为例）: ```nginx server { listen 80; server_name your-domain.com; location / { proxy_pass http://localhost:8080; proxy_set_header Host $host; } } ``` - **手机端适配**: 启用Dify的响应式布局模式（默认支持）。
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