DeepSeek + Dify + Docker 零代码！一键搭建本地私有AI知识库

最新推荐文章于 2025-03-21 22:51:42 发布
最新推荐文章于 2025-03-21 22:51:42 发布
阅读量5.2k 收藏 86
点赞数 50
分类专栏： DeepSeek AI 文章标签： docker deepseek dify 深度求索 私域 知识库 ai
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40816738/article/details/145643650
版权

文章目录


颠覆认知： 你是否认为开发AI应用需要编程能力？现在，DeepSeek + Dify 打破这一认知，通过 Dify 的拖拽式界面，任何人都能轻松开发出符合企业需求的AI应用！

神操作： 无论是开发 智能客服、合同审查工具、还是 竞品分析仪，都可以通过 Dify 快速搭建。上传Excel表格，系统自动生成数据报告，接入微信或其他平台，马上打造一个24小时在线的问答机器人。

实际案例： 某律所通过 Dify + DeepSeek，仅用了 3天 就开发出了一个“法律条款检索系统”，新人律师的工作效率提升了 200%！通过零代码开发，他们在短时间内完成了AI应用的部署，节省了大量的开发成本。

一、Docker下载和安装
1. 下载Docker

打开官网链接：https://www.docker.com/ 点击Download Docker Desktop选择“Download for Windows - AMD64”下载
在这里插入图片描述

2. 安装Docker

一路下一步，双击”Docker Desktop Installer.exe”自动安装完成。

3. 配置Docker 镜像路径

，打开“Docker Desktop”软件然后配置镜像地址，点击”Settings”—“Resources”—”Advanced”先配置镜像存储位置Disk image location例如存储路径：“E:\Docker\DockerDesktopWSL”
在这里插入图片描述

4. 配置Docker 下载镜像源

再点击“Docker Engine”配置，用途是解决拉取镜像失败的情况，新增配置如下：
在这里插入图片描述

直接复制覆盖即可

{
  "builder": {
    "gc": {
      "defaultKeepStorage": "20GB",
      "enabled": true
    }
  },
  "experimental": false,
  "registry-mirrors": [
    "https://dockerpull.org",
    "https://docker.1panel.dev",
    "https://docker.foreverlink.love",
    "https://docker.fxxk.dedyn.io",
    "https://docker.xn--6oq72ry9d5zx.cn",
    "https://docker.zhai.cm",
    "https://docker.5z5f.com",
    "https://a.ussh.net",
    "https://docker.cloudlayer.icu",
    "https://hub.littlediary.cn",
    "https://hub.crdz.gq",
    "https://docker.unsee.tech",
    "https://docker.kejilion.pro",
    "https://registry.dockermirror.com",
    "https://hub.rat.dev",
    "https://dhub.kubesre.xyz",
    "https://docker.nastool.de",
    "https://docker.udayun.com",
    "https://docker.rainbond.cc",
    "https://hub.geekery.cn",
    "https://docker.1panelproxy.com",
    "https://atomhub.openatom.cn",
    "https://docker.m.daocloud.io",
    "https://docker.1ms.run",
    "https://docker.linkedbus.com"
  ]
}
5. 重启Docker服务

点击右下角【Apply & restart】，等待完成即可。

二、Ollama 下载、安装

本地部署DeepSeek + Ollama 小白也能轻松搞定！

三、Dify 下载和安装
3.1. Dify下载

Dify项目github地址:https://github.com/langgenius/dify
在这里插入图片描述
下载链接：https://github.com/langgenius/dify/archive/refs/heads/main.zip

3.2. Dify 配置

解压dify-main.zip包，重命名dify-main名称为dify
将dify\docker目录下的.env.example文件重命名为.env
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
编辑.env文件，在最后添加2行配置

# 启用自定义模型
CUSTOM_MODEL_ENABLED=true

# 指定 Ollama 的 API 地址（根据部署环境调整 IP）
OLLAMA_API_BASE_URL=host.docker.internal:11434

在这里插入图片描述

3.3. Dify 安装

然后在“docker”文件夹下的空白处右击”在终端中打开”会弹出“windows powershell”窗口，在命令行中键入“docker compose up -d”拉取镜像依赖环境

docker compose up -d

在这里插入图片描述

3.4. Dify创建账号

http://127.0.0.1/install

http://127.0.0.1/install

在这里插入图片描述
登录
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

四、Embedding模型下载

拉取“embedding”模型—”bge-m3”，打开网址：
https://ollama.com/library/bge-m3 点击复制“ollama pull bge-m3”置于命令行中按键盘“回车”拉取模型完成

ollama pull bge-m3

在这里插入图片描述

五、Dify 关联 DeepSeek （本地）
5.1. 配置 DeepSeek R1模型

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

模型名称：deepseek-r1:1.5b
基础 URL：http://host.docker.internal:11434

在这里插入图片描述

5.2. 配置embedding模型

继续配置embedding模型

在这里插入图片描述

模型名称：bge-m3
基础 URL：http://host.docker.internal:11434

在这里插入图片描述

5.3. 刷新浏览器，是配置生效

在这里插入图片描述
验证是否成功勾选DeepSeek模型
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

六、创建应用
6.1. 创建空白应用

在这里插入图片描述

6.2. 设置应用名称

在这里插入图片描述

6.3. 体验DeepSeek 模型服务

在这里插入图片描述

七、创建知识库
7.1. 创建知识库

在这里插入图片描述

7.2. 上传文件到知识库

在这里插入图片描述

点击下一步
在这里插入图片描述

7.3. 文件向量化化并加载到知识库

在这里插入图片描述

7.4. 查验加载进度

在这里插入图片描述

7.5. 体验 DeepSeek 本地私有AI知识库服务

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
答案是正确的。

八、Dify 集成DeepSeek（在线）
8.1. 注册账号

①先去官网注册账号：https://platform.deepseek.com/sign_in
在这里插入图片描述

8.2. 创建API密钥，并复制

在这里插入图片描述

8.3. 配置DeepSeek API密钥

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

8.4. 查验api状态

在这里插入图片描述

8.5. 体验DeepSeek 模型服务

在这里插入图片描述

DeepSeek + Dify + Ollama + Docker + Linux 私有化部署，构建你的专属私人 AI 助手
s13166803785的博客
02-17 2996
通过以上步骤，你可以在 Linux 环境下使用 Docker 部署 DeepSeek、Dify 和 Ollama，构建一个专属的私人 AI 助手。构建一个专属的私人 AI 助手，结合 DeepSeek、Dify、Ollama 和 Docker 在 Linux 环境下进行私有化部署，是一个复杂但非常有价值的项目。根据需求，你可以进一步扩展和优化你的 AI 助手，例如添加更多的 AI 模型、优化性能、增加安全性等。DeepSeek 是一个强大的 AI 模型，你需要将其部署在 Docker 容器中。
大模型入门实战：通过 HuggingFace 调用 Llama3
python12345_的博客
01-10 1330
至此，我们成功演示了如何通过 Hugging Face 的 Transformers 调用 Llama 模型，并获取了模型的回答。但是如果你的需求只是简单地调用模型，而无需进行微调或复杂的部署，可以尝试使用 Ollama。它不仅操作更加便捷，还提供了开箱即用的 RESTful 接口，适合快速集成到生产环境中。下一篇，我将会讲解如何通过 Ollama 下载部署 Llama 模型并调用。
Dify+DeepSeek-R1: 我的超强AI工作流,详细的部署与使用实录
热门推荐
2401_85375186的博客
02-04 5万+
上面演示的只是Dify最简单的聊天应用知识库和工作流的使用,还有更多的功能和工作流值得您挖掘，更多高级的用法玩Dify的工作流本身就像搭积木一样，用它来搭建各种有趣的 AI 应用。比如做一个智能客服，帮你自动回答客户的问题；或者做个私人助理，帮你整理文档、写邮件、做会议记录；甚至可以做个创意助手，帮你写文案、做营销策划、设计广告语。你不需要写复杂的代码，只要像拖拽积木一样，把不同的功能模块组合在一起，就能做出你想要的应用。它就像是给你一套 AI 魔法工具，让你能轻松地把脑子里的想法变成现实。
deepseek+dify零成本部署本地知识库保姆级教程
qq_42217708的博客
02-06 1万+
下载安装后查看版本号安装成功！搜索具体参数可参照配置表自行选择出现success安装成功！
DeepSeek+dify 本地知识库：真的太香了
大华的程序人生
02-21 3286
哪里我们说了，我们可以通过提示词临时注入知识，给大模型，但是大模型的上下文是有长度限制的，我们通过各种技术把最合适的内容挑选出来，然后给大模型。由于我的dify安装的比较早，是0.7.x版本，为了给大家演示，就把原来的铲了。点击工作室，我们可以看到有很多丰富的应用，包括聊天助手、agent、工作流等 我们选择最简单的应用，聊天助手，点击5，创建空白应用。默认占用的是80和443端口，如果你本机已经部署了其他的应用，占了该端口，修改.env文件中的下面两个变量。需要注意的是dify，上传文件是有大小限制的。
deepseek+dify打造个人专属知识库简简单单轻松拿下(附踩坑笔记)
念念不忘，必有回响
02-13 1240
之前就在教大家在本地部署过deepseek蒸馏模型。今天我们再来看看如何基于deepseekdify打造个人专属知识库。
AI大模型企业应用实战：Prompt让LLM理解知识
2401_84204413的博客
06-25 2453
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
DeepSeek+dify 本地知识库：高级应用Agent+工作流
yxkong的专栏
03-05 2186
工作流通过将复杂的任务分解成较小的步骤（节点）降低系统复杂度，减少了对提示词技术和模型推理能力的依赖，提高了 LLM 应用面向复杂任务的性能，提升了系统的可解释性、稳定性和容错性。一个完整的工作流，必须具备开始和结束两个节点。Chatflow：面向对话类情景，包括客户服务、语义搜索、以及其他需要在构建响应时进行多步逻辑的对话式应用程序。Workflow：面向自动化和批处理情景，适合高质量翻译、数据分析、内容生成、电子邮件自动化等应用程序。
DeepSeek + Dify部署本地大模型和知识库
huang9604的博客
02-06 6285
DeepSeek + Dify部署本地大模型和知识库
当下热点：DeepSeek+Dify 本地知识库，用了都说太香了！
优快云_224022的博客
02-22 2020
之前我做了个AnythingLLM+DeepSeek去搭建本地知识库的教程，我发现阅读数挺高的，说明大家挺喜欢这个系列。但是我最近又发现 Dify+DeepSeek 去搭建本地知识库才是最牛的，，比德芙还要丝滑~今天这篇文章，纯小白也可以跟着做，不需要有计算机技术基础哦，一起来动手搭建本地最强知识库吧！
DeepSeek+Dify炸场！本地知识库「私有化核弹」：效率飙涨300%，企业数据安全从此躺赢！
wind1_rain的博客
02-25 2035
操作系统： mac在使用docker进行镜像拉取的时候，存在拉取不下来，或者超时的问题，就会报docker: Error response from daemon: Get “https://registry-1.docker.io/v2/“: net/http: request canc的错误，导致无法开心的使用docker。
Docker、Ollama、Dify 及 DeepSeek 安装配置与搭建企业级本地私有化知识库实践
qq_33665793的博客
02-09 1712
4. **DeepSeek**：DeepSeek 是一款针对大数据的搜索引擎，能够帮助企业在本地搭建高效的深度搜索系统，支持语义搜索、文档推荐、快速检索等功能，非常适合用于企业级知识库的检索和推荐服务。本文将介绍如何利用 **Docker**、**Ollama**、**Dify** 和 **DeepSeek** 等工具来搭建一个企业级本地私有化知识库，具体包括安装、配置和实现企业需求的步骤。- **多模态处理**：使用 Dify 来扩展系统的多模态功能，可以支持文本、图像等不同类型的数据输入。
结合Dify+DeepSeek+Ollama搭建本地知识库记录
连小雪的代码世界
02-26 910
如果又遇到超时问题，如执行docker compose up -d 报错：Error response from daemon: Get "https://registry-1.docker.io/v2/ ": net/http: request canceled while waiting for connection (Client.Timeout exceeded while awaiting headers)访问：https://ollama.com/library/deepseek-r1。
实战教程，基于DeepSeek + Dify搭建工作流，实现本地化私有部署
分享Python、数据分析、人工智能前沿知识
03-04 2536
工作流是由于DeepSeek等大模型的兴起而开始风靡的，它可以基于AI和流程设计来实现自动化的AI应用，比如说自动化生成业务报告、AI自媒体写作、简历筛选机器人等。这些复杂繁琐的工作可以通过DeepSeek这类的大模型生成解决方案，并最终输出结果，形成一套工作流。目前市面上有不少搭建工作流的工具，比如字节Coze、腾讯元器、OpenAI GPTs等，支持通过拖拉拽设计工作流实现一个AI工具的搭建，但这些平台都是大厂的商业应用，你只能在它的平台里搭建和使用，无法离线部署，缺乏应用的灵活性和数据安全性。
DeepSeek本地部署与Dify结合创建私有知识库指南
weixin_52037378的博客
02-27 964
DeepSeek通过与Dify的结合，用户能够将个人资料、专业文章、日常日记等多种形式的文本内容上传至本地知识库，从而创建出一个能够满足个人需求的私人助理。
AI老板心中的迈巴赫：DeepSeek+Ollama+Xinference+RAGFlow+Dify部署教程，RAG产品化体验5件套
最新发布
yanqianglifei的专栏
03-21 982
DeepSeek-R1火了之后，Ai老板部署需求大大提升，抛开效果不谈，五件套易用性和灵活性相比VLLM大大提升，门槛较低，但是效果不言而喻。以下部署全部以docker方式进行，因为太方便了,但同时坑很多，请做好心理准备喜欢折腾的同学可以按照下面教程进行部署，我也是被逼无奈请杯子里面装满水，原地坐牢，不出意外的话就马上出意外了，一个BUG一支烟。
Deepseek+Dify：零代码玩转AI应用开发，普通人也能轻松实现！
2401_84494441的博客
02-21 1128
上文我们已经安装好Dify，这里就带大家在Dify里设置deepseek，并开始第一个AI应用的搭建。一）环境及准备前置条件：电脑硬件满足基本要求，且已经完成了Ollma+Deepseek+Dify社区版的安装。软硬件要求：具体可查看[一文解锁，Dify + Deepseek 构建本地知识库与 Agent 应用]二）Dify模型设置1. 访问Dify，浏览器输入 localhost/install，首次进入初始化设置账号密码，然后登录。页面如下：2. 添加模型。
大模型（deepseek）之运用Dify构建智能体和工作流应用
qq_31400983的博客
11-17 2万+
完成设置后回到主页面，可以看到顶部的4个页面。“探索”页面提供了模板应用程序，用户可参考模板定制自己的应用程序。“工作室”页面用户可创建自己的应用，包括聊天助手、智能体、工作流。“知识库”页面用户可以通过上传自己的文本数据创建知识库增强 LLM 的上下文。“工具”页面是Dify本身集成第三方工具，用户也可自定义工具。
DeepSeek + Dify ：零成本搭建企业级本地私有化知识库保姆级教程
python1222_的博客
02-14 4922
DeepSeek作为可以私有化本地部署的大模型，加上Dify这个组合，我们还可以有很多其他应用场景，比如：智能客服，智能题库。也可以把自己的个人资料，过往输出文章，日记等所有个人信息上传到本地知识库，打造自己的私人助理。Dify还有很多其他功能，有了deepseek这样的优秀国产AI大模型加持，我们可以做更多智能体应用。当然，Dify也可以像coze一样，发布为对外服务的api，这样，它就可以结合cursor快速做出更多的AI应用。何以破局，唯有行动！
dify 跑 DeepSeek
02-11
### 如何处理 DeepSeek 运行中的 Dify 错误 当遇到 `dify` 部署或运行过程中出现问题时，可以遵循以下建议来排查并解决问题。 #### 使用 Docker Compose 启动服务失败的情况 对于通过命令 `docker compose -f docker-compose.middleware.yaml up -d` 执行时报错的情形，这可能是由于多种原因引起的。常见的解决方案包括但不限于重新拉取最新的镜像文件、确认所有的依赖项都已正确定义以及检查是否有端口冲突等问题存在[^1]。 ```bash # 更新现有镜像到最新版本 docker compose pull # 停止当前正在运行的服务实例 docker compose down # 清理旧的数据卷（可选） docker volume prune # 再次尝试启动服务 docker compose -f docker-compose.middleware.yaml up -d ``` #### 处理 Ollama 模型连接超时的问题 针对 `max retries exceeded with url` 的错误提示，表明了 Docker 容器内的应用程序试图与外部的 Ollama API 通信但是未能成功建立连接。这是因为默认情况下，在容器内部使用的 `localhost` 实际指向的是该容器自己而非宿主机上的服务。为了使容器能够访问位于同一台机器上其他地方提供的资源，应该采取适当的方法让这些服务在网络层面可见于彼此之间[^2]。 一种可行的办法是在 Linux 平台上设置环境变量以便指定正确的地址： ```bash export HOST_IP=$(hostname -I | awk '{print $1}') ``` 接着修改应用配置使得其利用上述定义好的 IP 地址代替原来的 `localhost` 来发起请求。 #### 关联问题调试技巧 除了以上提到的具体措施外，还可以考虑采用一些通用性的故障排除手段，比如查看日志记录寻找更多线索；确保所有必要的软件包都已经安装完毕并且处于兼容的状态；查阅官方文档获取更详细的指导说明等。
评论 4
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

gblfy

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值