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背景介绍

在当今信息爆炸的时代，个人知识管理面临着前所未有的挑战。资料散落在各个角落，自己查找信息耗时耗力，决策因信息滞后而受阻。然而，随着人工智能技术的飞速发展，Ollama、DeepSeek 和 Dify 这三大工具的出现，本文将手把手教你如何利用这三大工具搭建一个高效的个人级知识库，帮助你告别知识管理的困境，开启个人知识库的智能新时代。

工具简介​​​​

- Ollama
 是一个开源的 AI 模型训练和部署工具，专注于本地化部署和隐私保护。它支持多种模型架构，能够帮助企业快速训练和部署定制化的 AI 模型，满足个人对数据隐私和安全的需求。
- DeepSeek
 是一款强大的搜索引擎工具，专注于个人内部知识的检索和分析。它能够高效地索引和检索海量数据，支持多种数据格式和来源，帮助个人快速找到所需信息。
- Dify
 是一个低代码/无代码的 AI 应用开发平台，专注于帮助个人快速构建和部署 AI 应用。它提供了丰富的模板和工具，支持与多种数据源和模型的集成，能够帮助企业快速搭建个人级知识库。

文章目的

本文将手把手教你利用 Ollama+DeepSeek + Dify 搭建知识库，让你轻松告别知识管理困境，开启高效智能新时代！

本地电脑配置：

本地搭建docker，Ollama 参考

下面是操作步骤

 1.本地部署大模型，

ollama run deepseek-r1:1.5b

 2.本地部署Embedding

ollama pull bge-m3

3.克隆Dify代码

1.git clone https://github.com/langgenius/dify.git2.git clone https://gitee.com/dify_ai/dify.git

两种方式都可以。

启动 Dify

进入 Dify 源代码的 Docker 目录

cd dify/docker

复制环境配置文件

cp .env.example .env

启动 Docker 容器

检查当前版本（Docker Compose 插件）

sudo docker compose version

启动 Docker 容器

根据你系统上的 Docker Compose 版本，选择合适的命令来启动容器，详细说明请参考 Docker 官方文档

如果版本是 Docker Compose V2，使用以下命令：
docker compose up -d
如果版本是 Docker Compose V1，使用以下命令：
docker-compose up -d

执行效果

查看运行状态：

sudo docker compose ps

结果：

更新 Dify

后期如果遇到Dify升级，进入 dify 源代码的 docker 目录，按顺序执行以下命令进行升级更新。

cd dify/dockersudo docker compose downsudo git pull origin mainsudo docker compose pullsudo docker compose up -d

部署后访问

http://localhost/install

设置好之后登陆跳转

这里可以创建聊天助手，Agent，工作流，根据自己的需要选择

接下来在账号处，点击设置

界面如下

点击模型供应商

安装插件，找到ollama

点击安装

安装后

配置模型

安装成功后，点击添加模型

配置如下：

一定要配置这个 url:http://host.docker.internal:11434/ 设置别的不通

点击保存，模型配置自己下载的：如deepseek-r1:1.5b

配置Embedding模型

设置完成后：

设置后如下：

创建知识库

http://localhost/datasets

点击创建知识库

选中文件下一步

可以定义设置，索引，模型选择这个

然后点击保存，等待处理即可

然后查看上传的知识库

当然，我这里是演示的，可以创建很多，创建完成后，可以进行下召回测试

创建聊天工具

点击创建即可。

在创建后，选中我们的知识库

可以进行一些设置然后

测试下

然后测试没有问题

更新发布即可。

还可以在APi访问

整体的步骤就是这样的，本文给的是一个整体的流程，大概是怎么去搭建的，知识库大概怎么弄的，然后怎么搭建dify的。知识库需要自己去创建，更新即可，本地的模型大部分没有那么强大，大家可以选择一些线上的模型也可以。这样自己整理的很多资料通过和大模型关联，优选资料，匹配后，大模型生成最后结果。一个智能化的知识库搭建完毕。

最后： 下方这份完整的软件测试视频教程已经整理上传完成，需要的朋友们可以自行领取【保证100%免费】
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