以下是使用?Docker + Dify + DeepSeek?搭建本地知識庫的詳細方案，結合?Ollama 模型運行?和?Dify 可視化管理，實現高效、安全的私有化部署：

一、核心工具與優勢

1. Docker
   • 作用：容器化部署，隔離環境，避免依賴沖突。
   • 優勢：跨平臺兼容（Windows/Mac/Linux），一鍵啟動服務。
2. Dify
   • 作用：基于 LLM 的知識庫問答系統，集成 DeepSeek 和私有文檔管理。
   • 優勢：可視化操作界面，支持多模型切換、知識庫版本控制。
3. Ollama
   • 作用：本地運行 DeepSeek 模型，無需依賴云端 API。
   • 優勢：數據完全私有化，支持離線使用，響應速度快。

二、詳細搭建步驟

1. 環境準備

• 硬件要求：
  • 內存：至少 16GB（推薦 32GB+ 以運行 32B 參數模型）。
  • 存儲：預留 50GB+ 空間（模型文件較大）。
  • GPU（可選）：NVIDIA 顯卡（加速推理，非必需）。
• 系統要求：
  • Windows 10+/MacOS 12+/Linux（Ubuntu 20.04+ 推薦）。

2. 安裝 Docker

• 下載地址：
  Docker 官網
  • 選擇對應系統版本（Windows/Mac/Linux）。
  • 安裝完成后，重啟系統并啟動 Docker Desktop。
• 驗證安裝：

  docker –version

  輸出類似?Docker version 25.0.0?即表示成功。

3. 部署 Dify 系統

• 克隆項目代碼：

  git clone https://github.com/langgenius/dify.git

  cd dify/docker

• 配置環境變量：
  復制示例文件并編輯：

  cp .env.example .env

  • 打開?.env?文件，找到?DIFY_MODEL_SUPPLIERS?部分，確保包含?ollama?配置。

• 啟動容器：

  docker-compose up -d

  • 等待約 20 分鐘（首次拉取鏡像較慢）。
  • 訪問?http://localhost，若看到 Dify 登錄界面即表示成功。

4. 運行 DeepSeek 模型（通過 Ollama）

• • 安裝 Ollama：
    • Windows/Mac：從?Ollama 官網?下載安裝包。

• • Linux：

    curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

• 拉取 DeepSeek 模型：

  # 選擇適合的模型版本（根據顯存大小）

  ollama run deepseek-r1:8b # 8B 參數（顯存 8GB+）

  ollama run deepseek-r1:14b # 14B 參數（顯存 16GB+）

  ollama run deepseek-r1:32b # 32B 參數（顯存 32GB+）

  • 安裝完成后，測試模型是否可用：

    ollama list | grep deepseek

5. 配置 Dify 集成 DeepSeek

• 登錄 Dify：
  訪問?http://localhost，使用默認賬號（或注冊新賬號）登錄。

• 添加 Ollama 模型：

  1. 進入?設置 > 模型供應商。
  2. 點擊?添加模型，選擇?Ollama。
  3. 填寫基礎 URL：

     http://host.docker.internal:11434

  4. 保存后，返回模型列表，確認狀態為?已連接。

• 添加文本嵌入模型：

  • 重復上述步驟，添加?bge-large（用于文檔向量化）：

    ollama run bge-large

  • 在 Dify 中配置其 URL 為?http://host.docker.internal:11434。

6. 創建并管理知識庫

• 上傳文檔：
  1. 進入?知識庫?頁面，點擊?新建知識庫。
  2. 上傳文檔（支持 PDF/Word/TXT/Markdown 等格式）。
  3. 配置處理參數：
     • 向量維度：1536（推薦）
     • 分塊長度：512 字符
  4. 點擊?保存并處理，等待嵌入完成（約 5MB/分鐘）。
• 關聯知識庫到聊天助手：
  1. 進入?工作室 > 聊天助手，創建新助手。
  2. 在?知識庫?選項卡中，選擇剛創建的知識庫。
  3. 設置響應模板（如默認回復、引用格式等）。

7. 測試問答效果

• 在聊天界面輸入問題，例如：

  根據上傳的《DeepSeek 使用手冊》，如何調整模型溫度？

  • 系統應自動引用知識庫中的相關段落并生成回答。

三、進階優化

1. 外部訪問配置：
   • 若需公網訪問，需配置路由器端口轉發（將本地端口映射到公網 IP）。
   • 在 Dify 中設置?外部知識庫 API，填寫公網可訪問的 URL。
2. 性能調優：
   • 模型選擇：根據硬件條件調整模型參數（如從 32B 降級到 14B）。
   • 批處理大小：在 Ollama 配置中調整?num_gpu_layers?和?batch_size。
3. 數據備份：
   • 定期備份 Dify 的數據庫（位于?dify/docker/volumes/db）和上傳的文檔。

四、常見問題解決

1. Dify 啟動失敗：
   • 檢查 Docker 日志：
     bash

     docker-compose logs -f

   • 確保端口?80?未被占用（或修改?.env?中的?DIFY_PORT）。
2. Ollama 模型無法連接：
   • 確認 Ollama 服務已啟動：

     ollama serve

   • 在 Dify 中使用?http://host.docker.internal:11434（而非?localhost）。
3. 文檔解析錯誤：
   • 檢查文檔格式是否支持（如掃描版 PDF 需 OCR 預處理）。
   • 嘗試分塊上傳大型文檔（避免單文件超過 50MB）。

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