群友一直希望我做一个dify的教程，我把去年的dify铲了，重新安装了一遍。同时以前的文章提问，以及群友的问题，我先做一个知识科普，不感兴趣的可以绕过这块。

用知识库提问是有技巧的,你是让他整理，还是推导，还是检索。这个提示词就很关键。提示词用不好会出现：ima内部设置了一些提示词，当问题文档未提及时应拒答。万能提示词结构基于知识库里的___帮我___用于__

1，不带推理功能的大模型真是差强人意2，后续研究下元器里的工作流，使用调用api的方式使用满血DeepSeek-R1模型3，后续把解决的所有问题都放入到问题库里。创作不易，辛苦大家动动发财的小手。if 文章有用:关注() # 🔔 追更最新内容else:留言吐槽() # 💬 评论区等你来战。

DeepSeek+本地知识库：真的太香了

整个操作下来，AnythingLLM 的体验没有cherry好。AnythingLLM就像一个包壳的web应用(后来查了下，确实是)。AnythingLLM 得具备一定的程序思维，给技术人员用的。非技术人员还是使用cherry吧。作为喜欢折腾的开发人员，我们可以结合dify使用。个人知识库+本地大模型的优点隐私性很好，不用担心自己的资料外泄、离线可用在工作和学习过程中对自己整理的文档，能快速找到，

提供各类最新大模型和工具、多种开发模式和框架，从开发到部署，为你提供最便捷的 AI Agent 开发环境。提供了一些模型的模板，我们只需要将模板复制，并简单修改下即可。按照官方的说法，2c4g就够了，实际在docker中启动，2.4g，后续随着使用，肯定会越来越大。注意模板所在的路径，需要用哪个模型，复制到model下即可。启动以后这几个带setup的容器，没启动不用管，其他的没启动手动点一下。从

1，不带推理功能的大模型真是差强人意2，后续研究下元器里的工作流，使用调用api的方式使用满血DeepSeek-R1模型3，后续把解决的所有问题都放入到问题库里。创作不易，辛苦大家动动发财的小手。if 文章有用:关注() # 🔔 追更最新内容else:留言吐槽() # 💬 评论区等你来战。

用知识库提问是有技巧的,你是让他整理，还是推导，还是检索。这个提示词就很关键。提示词用不好会出现：ima内部设置了一些提示词，当问题文档未提及时应拒答。万能提示词结构基于知识库里的___帮我___用于__

群友一直希望我做一个dify的教程，我把去年的dify铲了，重新安装了一遍。同时以前的文章提问，以及群友的问题，我先做一个知识科普，不感兴趣的可以绕过这块。

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