Dify是何方神圣?

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Dify是一个开源的LLM应用开发平台，它通过直观的可视化界面，帮助开发者快速构建和部署AI应用，支持包括模型管理、知识库、工作流编排等全方位功能，你可以把它理解为一个类似于扣子的"AI应用的乐高积木系统"。

来!安装试试看

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在开始安装之前，我们需要确保系统满足以下基本要求：

• CPU至少2核心
• 内存至少4GB（建议8GB以上）
• 硬盘空间至少20GB（为了后续扩展）
• 操作系统支持：Windows、macOS或Linux
• Docker环境（Windows用户建议开启WSL2）

1. dify的安装步骤

首先，让我们来安装dify。虽然有多种部署方式，但我建议使用Docker方式部署，这样最简单稳妥也最不容易出错：

• 下载代码：

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

• 配置环境：

cp .env.example .env

• 启动服务：
  如果你使用的是Docker Compose V2：

docker compose up -d

如果是V1版本：

docker-compose up -d

安装完成后，通过以下命令检查服务状态：

docker compose ps

检查要特别关注以下几个关键容器的状态：

• docker-api-1：API服务
• docker-web-1：Web界面
• docker-worker-1：后台任务处理
• docker-db-1：数据库
• docker-redis-1：缓存服务
• docker-nginx-1：反向代理

所有容器都应该显示"Up"状态。然后我们可以通过浏览器访问：

http://localhost/install

2. deepseek-r1的部署

接下来是安装deepseek-r1。这个过程相对简单，但需要注意一些细节：

• 安装Ollama：Windows用户：从官网下载安装包.Linux用户：使用curl安装

curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | bash

• macOS用户：使用Homebrew安装

brew install ollama

安装完成后，打开终端验证：

ollama -v

• 下载deepseek-r1模型：基础版本（推荐新手使用）：

ollama run deepseek-r1:7b

高性能版本（需要较好的硬件配置）：

ollama run deepseek-r1:14b

下载过程可能需要一段时间，取决于你的网络速度。7b版本大约需要4.7GB空间，14b版本需要约9GB空间。

3. 系统联调与配置

现在两个系统都装好了，需要进行整合配置：

dify基础配置：打开.env文件，配置以下关键参数：

CONSOLE_URL=http://localhost
SERVICE_API_URL=http://localhost
UPLOAD_FILE_SIZE_LIMIT=50 # 文件上传限制，单位MB
UPLOAD_FILE_MIME_TYPES=.pdf,.doc,.docx,.txt # 允许上传的文件类型在dify控制台中添加模型配置：访问http://localhost,完成注册,登录后进入Settings → Model Provider添加Local Model配置,这里选择ollama就可以了

选择API格式为Ollama,相关的配置如下,因为我是使用的docker来进行部署的,访问部宿主机的地址记得使用host.docker.internal这个地址,你也可以使用你局域网电脑中的网址！

测试整合，来创建一个简单的聊天会话应用创建一个新的应用

选择刚配置的deepseek-r1模型，我发送测试消息发送测试消息验证响应

实战应用案例

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现在来分享一些实际应用场景和具体的操作步骤。

智能文档案例

什么是知识库？知识库就像是一个智能的企业大脑，你可以往里面放入公司的各种资料，比如产品手册、培训文档、客户案例等。当有人需要找什么信息时，不用再到处问同事或者翻文件夹，直接在知识库里搜索就能快速找到答案。它最大的特点是可以帮你管理和查找各种资料，让公司的知识经验能够保存下来，新员工也能更快上手工作。

创建知识库：进入dify控制台，选择"Dataset"→"Create New"，上传文档文件，这里的文档支持多种格式，也支持从notion当中导入，还可以同步外部的站点

设置索引参数和检索规则,这里我推荐使用 nomic-embed-text:latest作为你的文件嵌入模型,也是使用 ollama来拉取和运行,pull一下就可以了,完全不用操心其他的操作!

ollama pull nomic-embed-text

完成上面的步骤之后，我们就可以导入自己需要检索的文档。在后面的对话或者工作流中直接引用

工作流案例

配置工作流：创建新的Workflow,我这里直接选择一个已有的工作流: 文档总结工作流

然后添加文档处理节点,这里只需把之前的GPT3.5换成DeepSeek-R1就可以了

操作步骤如下:

当然你也可以自定义设置提示词模板：

任务：分析以下文档并提取关键信息
文档内容：{{context}}
要求：
1. 提取主要观点
2. 总结关键数据
3. 生成行动建议之之后击运行输入要总结的内容

最后的运行结果是:

最后

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上面演示的只是Dify最简单的聊天应用知识库和工作流的使用,还有更多的功能和工作流值得您挖掘，更多高级的用法

玩Dify的工作流本身就像搭积木一样，用它来搭建各种有趣的 AI 应用。比如做一个智能客服，帮你自动回答客户的问题；或者做个私人助理，帮你整理文档、写邮件、做会议记录；甚至可以做个创意助手，帮你写文案、做营销策划、设计广告语。

你不需要写复杂的代码，只要像拖拽积木一样，把不同的功能模块组合在一起，就能做出你想要的应用。它就像是给你一套 AI 魔法工具，让你能轻松地把脑子里的想法变成现实。

而且扣子能做的,它统统都能做!

因为deepseek已经把开源的威力充分的展示给大家看了!相信随着AI技术的快速发展，dify和deepseek-r1的结合使用将会迎来更多可能性!

最后的最后

感谢你们的阅读和喜欢，作为一位在一线互联网行业奋斗多年的老兵，我深知在这个瞬息万变的技术领域中，持续学习和进步的重要性。

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这些资料不仅是我多年积累的心血结晶，也是我在行业一线实战经验的总结。

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大模型知识脑图

为了成为更好的 AI大模型 开发者，这里为大家提供了总的路线图。它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

经典书籍阅读

阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平，开拓视野，掌握核心技术，提高解决问题的能力，同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说，阅读经典书籍是非常有必要的。

实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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