零基础AI开发系列教程:Dify + DeepSeek搭建本地私有化知识库

mac下dify+deepseek部署,实现私人知识库 mac种,使用Dify+deepseek实现私有知识库 阅读详情
AI摘要

本文是零基础AI开发教程,介绍了用Dify + DeepSeek搭建本地私有化知识库的方法。包括配置模型供应商,如添加本地部署的大语言模型、安装及添加文本嵌入模型;创建知识库,可导入多个文件;创建聊天助手,选择大模型和知识库,还能测试问答。

Dify + DeepSeek搭建本地私有化知识库

1. 配置模型供应商

第一次使用时,如果没有设置过模型供应商,则需要设置,设置好后,后续就无须再设置,可以直接使用

点击右上角头像,点击"设置"
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1.1 添加本地部署的大语言模型

模型供应商,下拉找到Ollama,点击"添加模型"
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模型类型:选择LLM

模型名称:deepseek-r1:7b,deepseek-r1:7b是我们之前在Ollama教程里安装的模型,可以在命令行窗口通过Ollama list查看已安装的模型名称。
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关于Ollama和DeepSeek的安装,可以参考我之前的文章。
如果还没有安装DeepSeek,可以通过ollama run deepseek-r1:7b命令安装

基础 URL:http://host.docker.internal:11434
说明:因为我们的Dify是采用Docker容器的方式部署的,如果没有做端口穿透的话,默认是访问容器内的11434端口,而Ollama是安装在宿主机(即运行 Docker 的机器),host.docker.internal 会自动解析为宿主机的内部 IP 地址(如 192.168.x.x 或 127.0.0.1),使得容器内的应用能通过该域名直接访问宿主机上运行的服务
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1.2 安装文本嵌入(Text Embedding)模型

以bge-m3为例,在Ollama官网https://ollama.com/library,搜索bge-m3,选择567m,点击右侧复制命令,在CMD中运行:ollama pull bge-m3:567m,和DeepSeek的安装一样,需要等待模型下载完,并且启动成功
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1.3 添加文本嵌入(Text Embedding)模型

这里模型类型选择Text Embedding
模型名称:bge-m3:567m
基础 URL和前面一样:http://host.docker.internal:11434
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2. 创建知识库

知识库 -> 创建知识库
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导入已有文本 -> 选择文件
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可以一次选择多个文件
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选择好后点击下一步
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嵌入已完成
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3. 创建聊天助手

工作室 -> 创建空白应用 -> 聊天助手 -> 输入应用名称 -> 创建
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根据你的要求填写对应的提示词、选择使用的大模型:deepseek-r1:7b
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选择引用的知识库,点击添加
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在聊天框输入问题测试:忘记密码怎么办、如何注册账号
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对比文档里的内容
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当提问一个知识库里不包含的问题时,由于我们设置不给它乱回答,所以会回答「抱歉,我暂时无法回答这个问题。该信息未收录在知识库中。」
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AI入门7:基于Ollama+DeepSeek+Dify搭建本地知识库 本节介绍用Dify接入deepseek,搭建本地知识库。Dify则是一个基于大语言模型(LLM)的应用开发平台,和Ragflow相比较,它提供了丰富的功能和灵活的工作流编排,虽然Ragflow没有工作流编排,但Ragflow专注于深度文档理解和检索增强生成(RAG),它特别适合处理复杂格式的文档,并能够进行无幻觉生成,确保生成结果的准确性和可靠性。所以,两者各有利弊,可以选择使用,也可以联合使用,后面其他文章介绍联合的使用方式,本文介绍Dify接入deepseek的部分。 阅读详情

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