目前给朋友推荐的Cherry Studio，自己在用AnythingLLM和Cherry Studio，感觉两个的知识库都不是很友好。，适合中小规模私有化部署。实际选型需结合数据复杂度、开发资源与业务目标综合考量。搭建本地知识库，询问deepseek，并记录。，适合专业领域的高精度需求；，适合技术团队快速迭代；

介绍一个利用Dify和flask搭建AI结合知识库自动生成word的应用的例子

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Dify的核心是基于Transformer架构的预训练模型，这使得它在各种语言理解任务上具有出色的表现。一个开源助手API和GPT的替代品。它整合了后端即服务(Backend as a Serice)和LLMOps的樱念，涵盖了构建生成性AI原生应用所需的核心技术栈，包括内置的RAG引擎。除此之外，Dify还具备一些高级特性，如对话系统的构建和自定义模型的微调，这让它在多种场景下都能发挥重要作用。

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即可进入dify页面，可通过修改docker-composed.yaml配置更改进入端口）克隆完成，在这个文件夹找到dify>docker，里面应该包含。进行克隆（哪个能用用哪个，因为http可能遇到网络问题，，也就是宿主机本机的默认地址窗口，直接输入。配制完成后，直接预览或者发布就可以使用了。右键在终端中打开当前目录，执行。（注意，由于现在完全没有修改。在官网下载docker。在自己创建的文件内

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