dify实战-零基础零编程实现基于ollama+deepseek搭建本地知识库详细教程

_Hannibal_

已于 2025-03-13 13:43:53 修改

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分类专栏： dify 文章标签：人工智能 AI编程 AIGC prompt embedding

于 2025-03-10 10:52:34 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hsloner/article/details/146145108

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0 环境准备

已安装ollama
已部署deepseek-r1:8b模型
已部署quentinz/bge-large-zh-v1.5:latest embedding模型
已安装docker hub desktop（Windows | Docker Docs）
具备科学上网条件

1 dify安装

1.1 dify源码下载

dify: Dify 是一个易用的 LLMOps 平台，旨在让更多人可以创建可持续运营的原生 AI 应用 - Gitee.com

通过以上地址下载dify源码

1.2 通过docker方式安装dify

1.2.1 修改docker compse参数

进入dify源码解压目录（E:\dev\env\dify-main\docker，修改成自己本地地址）

复制.env.example文件重命名成.env

修改web服务端口号，默认80端口可能引起端口冲突，这里修改成8081，需要修改两个地方的端接口

一个是NGINX_PORT

一个是EXPOSE_NGINX_PORT

1.2.2 安装并启动dify

我这里为方便，启动了科学上网，并执行启动命令

docker compose up -d

启动完成后会在docker desktop中显示服务运行情况，注意圆圈为实心绿色时为启动成功

点击docker名称能看dify服务包含的所有镜像服务

1.3 访问dify

在浏览器中输入http://localhost:8081/，根据提示填写管理员邮箱和密码后再次登录即可进入dify主页面，如下图：

2 配置LLM模型和嵌入模型

2.1 配置LLM模型

点击右上角用户名，在下来菜单中选择设置

在设置界面选择模型供应商，选择添加ollma模型，选择模型类型为LLM，并配置模型名称和模型URL

2.2 配置嵌入模型

再次添加Ollama模型，选择模型为Text Embedding，并配置模型名称和模型URL

3 配置知识库

3.1 上传文件

点击web界面上方知识库，选择创建知识库，将准备好的文件拖入上传文本文件框

可支持多种文件类型，默认文件大小限制在15m，文件限制大小可在.env文件中修改。

3.2 配置文本分段

文本较大可设置成父子分段

点击预览块可查看分段效果

3.3 配置嵌入模型

配置完成后点击保存并处理，等待文本处理完成。

4 配置应用

4.1 创建应用

点击工作室，再点击创建空白应用，填写应用名称后进入配置页面，填写提示词，选择知识库，如下图：

提示词

请使用提供的上下文信息精确地回答问题。如果不知道，就回答"我目前的知识储备无法您的问题"。请确保输出不包含任何XML标签。

步骤说明：
1. 解析提供的上下文信息，提取关键内容。
2. 根据上下文信息，准确回答用户的问题。
3. 如果无法回答，请返回"不知道"。
4. 确保输出格式正确，不使用任何Markdown或其他格式。

<variable>
{{ user_query }}
</variable>

<variable>
{{ context }}
</variable>

<variable>
{{ result }}
</variable>

<instructions>
1. 首先，分析提供的上下文信息，理解其中的关键点。
2. 然后，根据用户的问题，结合上下文信息进行回答。