Coze用户体验很棒，生态也越来越好， 但是它不支持本地私有化部署， 今天给大家介绍一个新工具Dify，既支持云端部署也支持本地私有化部署。

Dify是一个AI应用开发平台，通过拖拉拽的方式就能创建AI应用，使用方式上和Coze基本差不多，今天教大家用RAG+DeepSeek搭建RAG知识库。

整体工作流如下

第一步：准备Dify环境

可以基于Docker搭建，Dify支持Docker部署，按照文档一步步来即可。https://github.com/langgenius/dify

也可以直接使用Dify Cloud：https://cloud.dify.ai/apps

环境准备好后，创建账号登录就可以使用了。

第二步：准备模型

硅基流动入口：https://cloud.siliconflow.cn/models

在知识库场景中我们需要三种模型：对话、嵌入、重排序模型。可以直接选用硅基流动的免费模型。

对话模型：负责思考和生成答案，直接选择DeepSeek-R1免费版。

向量模型：这是实现精准检索的关键，它会把文档和问题都转换成"向量"，通过计算向量间的距离来找到最相关的内容。本文选用的向量服务是基于 bge-m3 模型开发的BAAI/bge-m3。

Dify配置硅基流动

如果没有API Key，根据提示去生成API KEY。

第二步：创建知识库， 上传本地文档。

点击「下一步」后， 进入文本分段与数据清洗阶段，选择父子分段会提高精确度。

索引方式（构建知识库的过程）选择默认的，并设置Embedding模型。

检索设置开启Remark模型，相当于给检索结果再排序，进一步提高准确率Score： 用来设置文本片段的相似度阈值，如果结果不准备可以适当调高，如果回答太少，可以适当调低。

点击「保存并处理」后，等待处理完成就好了。

第四步：创建对话流，创建空白应用

创建应用后，添加知识库。

选择刚刚设置的知识库，在选择查询变量前记得先连线。

添加大语言模型节点， 并设置上下文， 以及系统提示词。

最后连线回复节点。点击预览就可以提问。

Dify和Coze的工作流都是差不太多， 如果有Coze基础，学Dify会更快！如果你也想学习智能体技术，欢迎来和我交流~

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