项目介绍

本项目是在本地把Dify、RAGFlow、LangBot串成一条「私有企业级智能客服链路」，让微信群、飞书群、Discord、Slack、公众号、企业微信等所有常见聊天平台，都共享同一套完全本地部署、零依赖第三方SaaS的智能客服大脑。

• Dify：既能驱动大模型，又能用可视化画布把「知识检索 → 业务接口 → 状态记忆 → 消息回复」整条链路编排成一个可热更新的智能体

• RAGFlow：负责 Embedding、召回与重排，保证知识库实时、精准、可溯源

现在只需再补上一块拼图——LangBot。它只做一件事：把各平台的事件协议翻译成Dify的HTTP调用，再把 Dify 智能体的回答原路推回去。整套体系继续跑在同一Docker Compose 网络dify-network里，新增一个langbot服务容器即可，无须外网SaaS、无须额外账号。

完成后，你得到的不是一个简单的问答机器人，而是一个真正的「本地企业客服中心」：

• 知识侧：向 RAGFlow 扔文档即可秒级生效，无需重启

• 业务侧：Dify 画布里的工具节点能实时查订单、调 API、发邮件，甚至把多轮对话状态写回内部数据库

• 渠道侧：LangBot 负责把同一套大脑同时挂在 N 个平台，对话日志全部留在本地硬盘，满足最严苛的合规与隐私要求。

一、安装Docker、Dify

具体操作详见保姆级教程！超详细Dify+RAGFlow从部署到集成，小白也能轻松实践，速藏！同时要在Dify里提前创建好智能体/工作流。

二、安装LangBot

1、下载LangBot并解压

https://github.com/langbot-app/LangBot

2、安装Docker镜像

（1）进入LangBot-master文件，选中文件路径输入cmd+回车

（2）安装镜像

docker compose -p langbot -f docker-compose.yaml up -d

3、打开LangBot

（1）在浏览器中输入http://localhost:5300/register，注册账号进行登录

三、将LangBot和Dify设置在同一网络下【重要！！！】

（1）打开cmd或powershell

（2）输入命令把LangBot容器挂到Dify网络

docker network connect dify_default langbot

（3）验证网络已通

docker exec langbot curl -i http://dify-nginx-1/v1/

如果提示curl没有安装，则需要安装

（4）安装curl

docker exec -u 0 langbot sh -c "
apt-get update -qq && apt-get install -y curl || \
apk add --no-cache curl"

（5）安装好后重新验证网络，出现下图则为网络已通

四、配置LangBot流水线（附调试办法）

1、创建

2、编辑

（1）选择运行器为Dify服务

（2）基础URL为http://dify-nginx-1/v1/

（3）应用类型：根据在Dify中创建的应用类型选择。【注意！！！】如果使用的是工作流，输出变量一定要为summary；如果自己创建了输入变量，不要选择必填

（4）API密钥：在Dify中访问API，并创建密钥

3、对话调试

（1）检查是否能够连接Dify，如果提示请求失败，则打开日志工具将问题发送给AI（关闭流式传输效果可更快看到）

（2）win+x打开powershell，打印最近50条日志，将报错信息发给AI分析

docker logs --tail 50 -f langbot

（3）每个机器的问题都不一样，根据AI的建议一步一步解决直至调通

至此，LangBot 与 Dify 的本地链路已打通；下一步，把 LangBot 作为统一网关，让它去对接微信、飞书、Discord 等各外部通讯系统即可。

五、创建机器人【以钉钉为例】

1、进入钉钉开发后台创建应用（需要是企业管理员）

（1）创建应用

（2）添加机器人并发布：消息接收模式为Stream

（3）记住四个值：RobotCode、机器人名称、Client ID、Client Secret

（4）创建版本：发布版本后该应用才为上线状态

2、进入钉钉后台创建卡片（如果不需要机器人流式输出则可跳过）

（1）进入开放能力-卡片平台

（2）新建模板：注意要选AI卡片，预设模板选择第一个即可

（3）不用编辑直接发布模板

（4）记住模板ID

（5）进入刚刚创建的应用里开通全部卡片权限

3、进入LangBot创建机器人

（1）创建：客户端ID（Client ID）、客户端密钥（Client Secret）、机器人代码（RobotCode）、机器人名称、卡片模板ID

（2）选择之前配置好的流水线并启用机器人

六、钉钉添加机器人

（1）直接搜机器人的名字就可以搜到（如果搜不到就从钉钉开放后台进入刚刚的应用再发布一个版本）

（2）也可以将机器人加入到群聊里，通过@机器人的方式进行对话

（3）根据我的测试，在实际使用中，有以下两个小点需要注意：

①如果Dify是工作流类型，要关闭流式输出，不然一直没响应（不知道为什么），如果是智能体则可正常流式输出；

②如果改变langbot中机器人配置（比如关闭流式输出），需要在钉钉群里把原机器人删除再重新添加才可生效，私聊是可以直接生效的。

至此，本地智能客服链路已完整就绪：RAGFlow 负责知识、Dify 负责智能体与业务流程、LangBot 负责把各平台消息原样转进来——数据不出内网，日志全部归你。随时往 RAGFlow 扔文档、在 Dify 画布拖节点、给 LangBot 加平台，无需重启即可生效。祝你用得开心！

大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口！有小伙伴觉得，作为新领域、新方向人才需求必然相当大，与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是更好就业呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？

答案当然是这样，大模型必然是新风口！

那如何学习大模型 ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人，只能说是：

最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近100余次后，终于把整个AI大模型的学习路线完善出来！

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L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

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L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

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