DeepSeek+Dify 轻松搞定从 0 到 1 搭建专属本地知识库

以下是使用 DeepSeek 和 Dify 搭建本地知识库的详细步骤指南，包含关键操作步骤和说明。

1. 安装和配置 Ollama

1.1 跨平台安装指南

根据操作系统选择合适的安装方式：

• macOS：通过 Homebrew 安装：

  brew install ollama
  

• Windows：访问 Ollama 官网 下载安装包并运行。
• Linux：通过以下命令安装：

  curl https://ollama.ai/install.sh | sh
  

验证安装

安装完成后，运行以下命令验证服务是否成功启动：

ollama -v

如果显示版本信息（如 Ollama version: x.x.x），则表示安装成功。

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1.2 部署 DeepSeek 模型

下载模型

以 deepseek-r1 模型为例，使用以下命令下载模型：

ollama pull deepseek/r1

加载模型

下载完成后，运行以下命令加载模型：

ollama run deepseek/r1

验证模型功能

运行交互式对话测试，例如请求生成 Python 的快速排序算法：

ollama run deepseek/r1 "请生成一个 Python 实现的快速排序算法"

如果模型返回了正确的代码，则表示模型加载成功。

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2. 安装和配置 Dify

2.1 安装 Docker

确保系统已安装 Docker。如果没有安装，请从 Docker 官网 下载并安装。

验证 Docker 是否正常运行：

docker --version

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2.2 安装 Dify

克隆源码

克隆 Dify 的 GitHub 仓库：

git clone https://github.com/dify-ai/dify.git
cd dify

启动容器

根据官方文档启动 Docker 容器。例如：

docker-compose up -d

配置环境变量

编辑 .env 文件，设置必要的环境变量，例如数据库连接、模型供应商等。

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3. 构建和部署本地知识库

3.1 创建知识库

上传文档

登录 Dify 管理界面，创建一个新的知识库，并上传需要管理的文档（如 PDF、TXT、Markdown 等）。

管理内容

在 Dify 中对上传的文档进行分类和标签管理，确保文档结构清晰。

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3.2 配置模型供应商

选择 Ollama

在 Dify 的配置中，将模型供应商设置为 Ollama，并指定本地模型地址（如 http://localhost:11434）。

验证配置

确保模型能够正确加载并响应请求。可以通过简单的问答测试验证配置是否成功。

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3.3 测试和优化

提问测试

通过 Dify 提供的接口或前端界面，向知识库提出问题，观察回答效果。

优化性能

根据测试结果调整模型参数或文档内容，提高知识库的回答准确性和效率。

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操作描述

以下是对关键步骤的描述，帮助更好地理解操作流程：

1. Ollama 安装验证
   运行 ollama -v 后，终端会显示类似以下输出：

   Ollama version: 1.0.0
   

2. 下载模型进度
   使用 ollama pull 命令时，终端会显示模型下载进度条。

3. Dify 管理界面
   登录 Dify 后，你会看到一个简洁的管理界面，可以创建知识库、上传文档和配置模型。

4. 知识库问答测试
   在 Dify 的前端界面中输入问题后，系统会基于上传的文档和模型生成答案。

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✍️相关问答

如何利用DeepSeek和Dify进行知识库的自动化更新和维护？

知识库的高效管理对企业和组织至关重要。借助DeepSeek和Dify，可实现知识库的自动化更新和维护，提升知识管理效率。以下是具体步骤：

1. 数据采集与处理：通过API接口获取合作方或其他系统的数据，利用网络爬虫抓取公开且合法的信息，或者手动录入一些特定的知识内容。对获取到的新知识进行分类，比如按照业务领域、知识类型等划分，同时添加标签，方便后续通过关键词等进行检索和管理，为知识库的有序扩充奠定基础。
2. 定期备份数据：运用DeepSeek强大的备份功能，根据业务需求设定备份周期，如每周、每月等。将备份的数据存储在安全可靠的存储介质中，确保在数据丢失或损坏时，能迅速恢复知识库数据，保障业务的连续性。
3. 优化数据库性能：定期检查数据库，合理设计索引，使查询更加高效。仔细调整查询语句，去除冗余，提高查询速度。当硬件性能不足影响数据库运行时，及时升级硬件设备，如增加内存、更换更快的硬盘等，全方位提升数据库的响应速度和稳定性。
4. 实时监控数据库状态：使用DeepSeek的实时监控功能，时刻关注数据库的CPU使用率，防止过高导致系统卡顿；监控内存占用，确保有足够内存供数据库运行；查看磁盘空间，避免因空间不足影响数据存储。一旦发现异常，如CPU使用率突然飙升、内存泄漏等，及时排查处理，保障数据库稳定运行。
5. 自动化更新规则设置：先完成对企业云盘或钉钉文档的授权访问，使系统有权限获取其中的知识更新内容。然后设置更新规则，若知识更新频繁，可设置为每日自动更新；若只有在重大变更时才需更新，就设置为重大变更时自动更新，确保知识库内容始终与时俱进。
6. 智能检索入口生成：借助Dify等工具生成智能检索入口，支持语义搜索。用户输入问题时，系统能理解语义，不再局限于关键词匹配，从而提高检索的准确性和效率，帮助用户快速找到所需知识。
7. 定期维护和更新：定期审查知识库，删除那些已经过时、不再适用的信息，同时添加新获取的知识。可以每月或每季度安排专门的时间进行维护更新，保持知识库的活力和时效性，使其更好地服务于业务。
8. 安全保障措施：在DeepSeek和Dify中配置访问控制，设置不同用户的访问级别和权限，确保只有授权人员能访问和修改知识库；对存储的数据进行加密，防止数据被窃取或篡改；结合前面提到的定期备份数据策略，多管齐下确保知识库的安全性 。

DeepSeek和Dify在本地知识库应用中的常见问题及解决方案

Dify和Ollama关联时，使用本机IP联不通

问题描述

Dify与Ollama关联过程中，使用本机IP无法建立连接。

解决方案

尝试将Ollama的API地址修改为 host.docker.internal:11434，随后重新启动Dify服务。

知识库embedding模型选择

问题描述

DeepSeek - R1模型并非专门的embedding模型，实际应用效果欠佳。

解决方案

推荐选用BGE - M3模型，该模型在检索增强领域性能更为出色，尤其在中文场景下的支持效果显著优于其他模型。

Ollama占用C盘空间和显存

问题描述

Ollama默认安装在C盘用户文件目录下，这可能致使C盘空间不足，同时显存占用过高。

解决方案

将Ollama的安装路径迁移至其他磁盘，并且选用轻量化模型（如量化后的模型），以此减少显存占用。

Dify部署时忘记密码

问题描述

在Dify部署完成后，遗忘登录密码。

解决方案

在服务器上执行命令 docker exec -it docker - api - 1 flask reset - password，依据提示输入账户邮箱和新密码，即可完成密码重置。

Dify知识库文档上传的大小和数量限制

问题描述

Dify对知识库文档上传存在大小和数量方面的限制，影响使用。

解决方案

需对Dify的配置文件进行调整，提高上传文件的大小限制以及数量限制。

Dify模型在回答时出现异常

问题描述

Dify模型在生成回答过程中出现异常情况。

解决方案

通过详细记录异常情况，并深入分析异常产生的原因，采取相应措施。例如调整提示词、重新训练模型或者增添异常处理机制。

Dify在Docker中添加依赖

问题描述

在Docker环境下运行Dify时，需要添加特定依赖。

解决方案

在Dockerfile中添加所需依赖的安装命令，完成后重新构建并启动Docker容器。

Dify连接文心一言模型时出错

问题描述

Dify尝试连接文心一言模型时，出现连接错误。

解决方案

仔细检查API参数是否正确传递，确保在请求中用户信息能够被正确识别与处理。

Dify系统执行批量任务时提示超时

问题描述

Dify系统在执行批量任务过程中，提示超时错误。

解决方案

在配置文件中对超时参数进行调整，适当增加超时时间，以适配批量任务的执行需求。

Dify在Mac系统上安装时出现报错

问题描述

在Mac系统上安装Dify时，出现报错信息。

解决方案

确保Mac系统的环境配置满足Dify的安装要求，仔细检查依赖问题，并依据具体报错信息提供针对性解决方案。