开源 | Ollama + Deepseek + Dify 搭建本地知识库，助力企业内部信息高效管理

最新推荐文章于 2025-05-12 11:48:53 发布

AI小白熊

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文章标签：开源 prompt ai 人工智能大模型程序员转行

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/2401_85325726/article/details/145450984

版权

前言

在数字化转型的浪潮下，企业内部的信息管理面临着很大的挑战。传统的信息管理系统往往存在数据分散、检索效率低下、缺乏智-能化支持等问题。尤其是在面对海量非结构化数据时，企业难以快速提取有价值的信息，导致决策效率低下。

有没有一款软件能够处理这些痛点？今天我们将为大家介绍一款开源工具——Dify，它能够通过整合先进的AI技术和本地知识库管理能力，帮助企业实现高-效的内部信息管理。

介绍

Dify 是一个开源的 LLM（大语言模型）应用开发平台，旨在帮助企业快速构建和部署基于AI的应用程序。它通过直观的界面和强大的功能组合（如智-能 AI 工作流、RAG（检索增强生成）管道、模型管理等），帮助企业从原型开发快速过渡到产品上线。

Dify 的核心目标是为企业提供一个灵活、可扩展的平台，使其能够轻松整合内部知识库，并通过 AI 技术提升信息管理效率。

特点

1. 功能丰富

AI 工作流：支持自定义 AI 工作流，实现复杂任务的自动化。
RAG 管道：通过检索增强生成技术（RAG），提升文档检索和问答的准确性。
模型管理：支持多种主流 LLM 模型的集成与管理。
可观测性：提供丰富的日志和监控功能，便于排查问题和优化性能。

2. 灵活扩展

Dify 提供了高度可定制化的接口和插件机制，企业可以根据自身需求灵活扩展功能。

3. 安-全可靠

支持本地部署和私有化管理，确保企业数据的安-全性和隐私性。

4. 高-效便捷

通过 Docker 化部署和简单易用的界面，企业可以快速上手并投入使用。

技术架构

Dify 的技术架构分为以下几个层次：

模型层
支持多种主流 LLM 模型（如 Ollama、Deepseek 等），并通过 API 接口实现模型的调用和管理。
数据处理层
提供文档解析、向量化、存储等功能，支持 RAG 管道的高-效运行。
应用层
包括 AI 工作流引擎、任务调度系统等模块，负责业务逻辑的处理和执行。
管理层
提供模型管理、用户权限控制、日志监控等功能，确保系统的稳定运行。

部署方式

环境要求

CPU: >= 2 Core
RAM: >= 4 GiB
存储空间: 根据数据量大小调整

快速部署指南

1. 安装 Docker 和 Docker Desktop

在 Windows 环境下，我们需要使用 Docker Desktop 来运行容器化应用。以下是安装步骤：

下载 Docker Desktop：

访问 Docker 网站。
下载适用于 Windows 的 Docker Desktop 安装包。

安装 Docker Desktop：

双击下载的安装包，按照提示完成安装。
启动 Docker Desktop，确保鲸鱼图标出现在任务栏通知区域（表示 Docker 服务已启动）。

下载后，按照next，直接安装即可。

2. 下载 Dify 代码

git clone https://github.com/langgenius/dify.git    
cd dify/docker

3. 配置环境变量

copy .env.example  .env

4. 启动服务

docker compose up -d

5. 访问 Dify 仪表盘

在浏览器中访问 http://localhost/install，按照提示完成初始化配置。

开源协议

Dify 是一个完全开源的项目，遵循 Apache License 2.0 协议。

即刻体验一波

1. 搭建本地知识库

通过 Dify 的 RAG 管道功能，企业可以快速搭建本地知识库。

以下是简单的操作步骤：

a. 上传文档

在 Dify 仪表盘中选择“文档管理”模块，上传需要处理的文档（支持 PDF、Word、Excel 等格式）。

b. 配置 RAG 管道

进入“RAG 管道”页面，选择合适的模型（如 Deepseek 或 Ollama），并配置相关参数。

c. 启动检索服务

完成配置后，启动 RAG 管道服务。此时，系统会自动对上传的文档进行解析和向量化处理。

d. 测试问答功能

在 Dify 的测试界面中输入问题，系统会基于本地知识库返回准确的答案。

2. 模型管理

Dify 支持多种主流 LLM 模型的集成与管理。

以下是添加新模型的步骤：

a. 下载模型文件

从模型提供商处获取模型文件（如 Ollama 上面搜想要的模型）。

我这里选择的是：nomic-embed-text 。

可以通过命令:ollama pull nomic-embed-text 拉取。

b. 上传模型

在 Dify 仪表盘中选择“模型管理”模块，上传下载好的模型文件。

c. 配置模型参数

根据模型特性配置相应的参数（如温度、 token 数等）。

d. 启用模型

保存配置后，启用该模型即可在应用中使用。

结语

通过 Dify，企业可以快速搭建本地知识库，并借助先进的 AI 技术提升内部信息管理效率。无论是文档检索、问答系统还是自动化工作流，Dify 都能提供强有力的支持。

以上的内容做一下小结：

安装 Docker
Docker 是容器化部署工具，用于简化 Dify 的安装和运行环境配置。在 Windows 上安装 Docker Desktop 并启动服务即可完成准备工作。
安装 Ollama 并拉取模型
Ollama 是一个轻量级的开源模型管理工具，支持多种 LLM 模型的本地运行。以下是关键步骤：

安装 Ollama：通过官方文档或命令行工具完成安装。
拉取推理模型：使用 ollama run deepseek-r1 命令加载推理模型，用于处理用户的输入并生成回答。
拉取嵌入式模型：使用 ollama pull nomic-embed-text 加载嵌入式模型，用于文档的分割和上下文扩展。

安装 Dify
Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台，支持快速构建和部署 AI 应用程序。以下是安装步骤：

克隆代码仓库：

git clone https://github.com/langgenius/dify.git

cd dify/docker

配置环境变量：cp .env.example .env
根据实际需求修改 .env 文件中的配置项。
启动服务：docker compose up -d
服务启动后，访问 http://localhost/install 初始化 Dify 仪表盘。

上传文档并验证测试
完成安装后，你可以通过以下步骤验证 Dify 的功能：

在 Dify 仪表盘中选择“文档管理”模块，上传企业内部文档（支持 PDF、Word、Excel 等格式）。
配置 RAG 管道，选择合适的模型（如 Deepseek 或 Ollama）。
启动检索服务后，系统会自动解析和向量化上传的文档。
在测试界面中输入问题，验证 Dify 是否能够基于本地知识库返回准确的答案。

零基础如何学习AI大模型

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。

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②AI+医疗：智能诊断系统和个性化医疗方案让医疗服务更加精准高效。AI可以分析医学影像，辅助医生进行早期诊断，同时根据患者数据制定个性化治疗方案。
③AI+金融：智能投顾和风险管理系统帮助投资者做出更明智的决策，并实时监控金融市场，识别潜在风险。
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…
这些案例表明，学习大模型课程不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。