【笔记】Dify动手实践教程 1. Dify本地部署

原创 已于 2025-07-15 18:00:35 修改 · 345 阅读 · 4 ·
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于 2025-07-15 12:01:10 首次发布
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这篇SEO学习笔记总结了百度SEO优化的核心要点：SEO是通过用户分析提升网站在搜索结果中的自然排名，与SEM竞价广告形成对比。笔记详解了SEO工作内容，包括TDK设置、链接优化、网站加载速度等关键因素，强调用户体验是SEO根基。同时介绍了蜘蛛爬虫的偏好（短网址、英文域名）、站长工具使用、闪电算法等百度排名规则，以及图片alt标签、栏目数量等实操技巧。最后指出SEO需要平衡优化与自然，避免过度优化被判定作弊，实现平台与商家的双赢。
12_Spring AI 干货笔记之对话模型 Amazon Bedrock Converse API
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本文全面介绍Spring AI对Amazon Bedrock Converse API的集成。该API为多种AI模型提供了统一的对话接口，支持工具调用、多模态输入（图像、视频、文档）及流式响应。文章详细阐述了自动配置步骤、运行时选项、特别是创新的提示词缓存功能及其多种策略（如SYSTEM_ONLY、CONVERSATION_HISTORY），可显著优化成本与性能。同时提供了从基础连接到高级应用（如法律分析、代码审查）的完整代码示例与实践指南。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
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本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
无人机数据链路聚合入门笔记
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多链路并行传输，提升带宽和可靠性动态链路管理，适应复杂环境低延迟、高可靠的数据传输。
opencv学习笔记11：AE、VAE、CVAE
zhang_si_hang的博客
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暂且不谈神经网络、深度学习等，仅仅是自编码器的话，其原理其实很简单。自编码器可以理解为一个试图去还原其原始输入的系统。自编码器模型如下图所示。从上图可以看出，自编码器模型主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，其主要目的是将输入x转换成中间变量y，然后再将y转换成，然后对比输入x和输出使得他们两个无限接近。自编码器（autoencoder）是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。自编码器（autoencoder）内部有一个隐藏层 y，可以产生编码（code）表示输入。
小模型结合大模型的加速方法关键笔记
快搜CEO高德的博客
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大模型不断变强，但“全程用大模型”在算力和本钱上都越来越吃紧，于是业界开始尝试一种新的架构：用两个模型协同完成任务——小模型负责琢磨，大模型负责回答，这种分工思路，本质上是把“想清楚”和“说清楚”拆开处理，既节省资源，又有机遇获得更好的推理效果。
QT6开发笔记
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1、 一个类：有变量有方法所以一个类包括cpp文件和h头文件2、每次创建一个类对象，就会执行一次构造函数；
ROS2-RViz-MoveIt-Gazebo-URDF学习笔记（五）
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12-01 698
语法结构name='argument_name', # 参数名称default_value='default_value', # 默认值description='Description of what this argument does' # 参数描述使用示例。
残差网络论文学习笔记：Deep Residual Learning for Image Recognition全文翻译
Luu_uu_uu的博客
11-29 774
深层神经网络的训练难度更高。本文提出一种残差学习框架（residual learning framework），旨在降低远超以往深度的网络训练复杂度。我们将网络层明确重构为学习参考层输入的残差函数（learning residual functions with reference to the layer inputs），而非学习无参考基准的函数。综合实证结果表明，该残差网络更易于优化，且能通过显著增加深度提升模型精度。
【笔记】解决 Stable Diffusion WebUI 启动 “找不到llama_cpp模块”
love530love的博客
11-30 861
【摘要】本文针对Stable Diffusion WebUI启动时出现的"找不到llama_cpp模块"问题，提供了两种解决方案：1）快速救急方案，通过预编译的wheel文件安装llama-cpp-python模块（支持CPU/CUDA不同版本）；2）彻底解决方案，安装VS2022编译工具后本地重新编译安装。文章还总结了常见问题排查方法，包括Git路径配置、版本冲突处理及DLL加载错误等。最后强调验证安装成功的标准是能正常执行"from llama_cpp import Lla
Ruey S. Tsay《时间序列分析》Python实现笔记：极值理论、厚尾分布与风险度量
hanyu4120的专栏
11-30 730
本文探讨了极端值研究在金融领域的重要性，指出传统正态分布假设与市场实际"尖峰厚尾"特征的差异。重点介绍了极值理论(EVT)的两种核心方法：分块最大值法(BMM)和峰值超过阈值法(POT)，以及它们在风险度量(VaR与ES)中的应用。文章特别强调数字货币市场的高波动特性，提出通过EVT模型实现精准风险预警、动态仓位调整和厚尾状态识别。最后指出，管理尾部风险是实现长期投资生存的关键，EVT工具能有效应对"黑天鹅"事件，为量化交易筑牢安全防线。
SpaceClaim流体域创建学习笔记
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m0_56086190的博客
12-03 754
核心思想: 把流体域看作一个普通的几何实体,用SpaceClaim的建模工具直接创建。适用场景外流场分析(汽车、飞机、建筑物)简单规则的内流场核心思想: 当固体模型是一个封闭的容器时,其内部的"空腔"就是流体域。我们需要将这个空腔"实体化"。物理类比想象一个水壶:实体模型 = 壶壁+壶身+壶嘴(外形)流体域 = 如果你能冻住水壶里的水,它的形状抽取过程 = 用"魔法"把壶里的水变成实体适用场景管道系统泵、阀门内部流动热交换器任何"流体在容器内"的情况。
20251125 - 韦东山Linux第三篇笔记【下】
qq_50932511的博客
12-01 870
编译驱动程序，就像是为一栋复杂的房子（内核）定制一个特殊配件。您必须有那栋房子的。
SpringBoot+Vue在线笔记管理系统
汝生淮南吾在北的博客
11-29 191
本文介绍了一个基于Spring Boot 3.1.5和Vue3的在线笔记管理系统。系统采用前后端分离架构，后端使用MyBatis-Plus 3.5.8和MySQL 8.0，前端采用Vue3+Element Plus。主要功能包括用户注册登录、笔记管理（支持富文本编辑）、分类/文件夹管理、笔记分享（带验证码和有效期）、点赞收藏等。管理员可管理用户、分类，查看统计数据和热门笔记。系统采用JWT认证和Spring Security保障安全，具备完善的用户交互界面。
笔记本电脑可以部署使用dify吗
03-25
<think>嗯，用户问的是如何在笔记本电脑上部署和使用Dify。根据之前的引用信息，用户已经提到了在Windows系统下使用Docker部署Dify社区版，以及如何结合Ollama本地模型。首先，我需要确认Dify的部署要求，比如系统版本、Docker环境等。 用户可能使用的是Windows笔记本电脑，所以需要指导他们安装Docker Desktop，并确保满足系统要求，比如Windows 10/11 64位，开启Hyper-V和WSL2。然后，下载Dify的Docker Compose文件，这里可能需要从GitHub仓库获取，用户可能不熟悉这些步骤，需要详细说明。 接下来是运行Docker Compose命令启动服务，这一步可能会遇到端口冲突或者权限问题，需要提醒用户检查端口占用，比如确保80和5432端口没有被其他程序占用。此外，初始化过程可能需要一些时间，用户需要耐心等待。 部署完成后，访问本地的80端口进入管理界面，用户可能需要创建应用，选择聊天或文本生成类型。关于模型配置，用户可能想使用本地模型如Ollama，所以需要指导他们如何修改配置，将模型指向本地服务，比如Ollama的11434端口。 使用方面，用户可能想知道如何创建应用、接入模型以及调试优化。需要分步骤说明，比如创建应用后填写基本信息，选择模型提供商，填写API地址和模型名称。调试部分需要提醒用户测试不同输入，观察响应情况，并根据需要调整参数。 注意事项方面，笔记本电脑的性能可能有限，特别是运行大模型时，内存和CPU可能成为瓶颈，建议用户根据硬件选择合适的模型。另外，Dify的版本更新可能带来配置变化，建议定期查看官方文档。 可能用户还会遇到哪些问题呢？比如Docker安装失败，端口被占用，或者模型连接不上。需要提前考虑到这些情况，给出解决方案，比如关闭占用端口的程序，检查防火墙设置，确保Ollama服务正常运行等。 最后，生成的相关问题需要覆盖部署的系统要求、本地模型接入、配置参数优化、性能问题以及与其他工具的整合，这些都是用户可能会进一步询问的方向。</think>### 如何在笔记本电脑上部署和使用 Dify？ 以下是基于 Windows 系统的部署步骤（需满足 **64位系统** 和 **8GB以上内存**）： --- #### **1. 准备环境** - **安装 Docker Desktop** 下载地址：https://www.docker.com/products/docker-desktop 需启用 **WSL2** 和 **Hyper-V**（Windows 10/11 专业版或教育版）[^1]。 - **验证 Docker 安装**： ```bash docker --version ``` --- #### **2. 部署 Dify 社区版** 1. **下载 Docker Compose 文件** 从 GitHub 仓库获取最新配置： ```bash git clone https://github.com/langgenius/dify.git cd dify/docker ``` 2. **启动 Dify 服务** 运行以下命令（默认使用 SQLite 数据库）： ```bash docker-compose up -d ``` **注意**：首次启动需等待镜像下载和初始化（约 5-10 分钟）。 --- #### **3. 访问管理界面** - 浏览器打开 `http://localhost` 初始账户：`admin@langgenius.cn`，密码：`langgenius` - 进入后创建应用（支持 **聊天型** 或 **文本生成型**） --- #### **4. 接入本地模型（如 Ollama）** 1. **修改模型配置** 在 Dify 后台的 **模型供应商 > 自定义模型** 中设置： ```yaml API 地址: http://localhost:11434 # Ollama 默认端口 模型名称: llama2/llama3 # 根据本地下载的模型名称填写 ``` 2. **验证模型连接** 通过测试接口或创建应用时选择自定义模型[^2]。 --- #### **5. 使用场景示例** 1. **创建聊天应用** - 选择 **对话型应用**，绑定本地模型 - 配置提示词和上下文规则 2. **调试与优化** - 在 **日志与分析** 中查看请求响应 - 调整温度（`temperature`）和最大 Token 限制 --- #### **注意事项** 1. 笔记本电脑性能有限时，建议使用 **7B 以下参数量的模型**（如 Llama 2 7B） 2. 若需持久化数据，需在 `docker-compose.yml` 中配置 PostgreSQL 或 MySQL 3. 更新版本时执行： ```bash docker-compose down git pull origin main docker-compose up -d --build ``` ---
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