如何在Dify+Ollama方案中集成DeepSeek模型，并给出完整的配置流程。

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一、DeepSeek在架构中的位置

Dify本身是应用开发平台，Ollama是本地模型运行工具，而DeepSeek是实际运行的LLM模型。关系如下：

Dify (应用层) 
  ↓ 调用API 
Ollama (模型服务层) 
  ↓ 加载模型 
DeepSeek (实际的大语言模型)

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二、明确使用DeepSeek的关键步骤

1. 通过Ollama加载DeepSeek模型

这是最关键的步骤——Ollama需要加载DeepSeek模型才能实际使用它。

# 拉取DeepSeek模型（以7B版本为例）
ollama pull deepseek/deepseek-llm:7b

# 查看已安装模型（确认DeepSeek是否在列表中）
ollama list

2. 在Dify中配置DeepSeek模型

在Dify后台设置中，需要将模型供应商指向Ollama，并选择DeepSeek模型：

1. 登录Dify控制台（http://localhost:3000）
2. 进入 “模型供应商” > “Ollama”
3. 填写配置：
   • 模型名称：deepseek-llm:7b（或其他你下载的版本）
   • API基础URL：http://localhost:11434（Ollama默认端口）
4. 保存配置

3. 创建应用时选择DeepSeek模型

当在Dify中创建知识库应用时：

1. 在 “模型设置” 中选择 Ollama 作为供应商
2. 选择 deepseek-llm:7b 作为推理模型

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三、验证DeepSeek是否被实际使用

方法1：查看Ollama日志

当通过Dify发起查询时，观察Ollama的日志输出：

# 查看Ollama的实时日志
ollama serve

如果看到类似以下输出，说明DeepSeek正在被调用：

[Ollama] Generating response using model 'deepseek-llm:7b'...

方法2：在Dify中测试模型

在Dify的 “Playground” 标签页中：

1. 输入测试问题（例如：“你是谁？”）
2. 查看回答中是否包含DeepSeek的标识性描述

方法3：直接调用Ollama API验证

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "deepseek-llm:7b",
  "prompt": "请介绍一下你自己",
  "stream": false
}'

如果返回的回答包含"DeepSeek"相关信息，说明模型加载正确。

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四、完整配置流程（含DeepSeek）

步骤1：启动Ollama并加载DeepSeek

# 启动Ollama服务（如果尚未运行）
ollama serve

# 在另一个终端窗口拉取DeepSeek模型
ollama pull deepseek/deepseek-llm:7b

步骤2：配置Dify使用DeepSeek

1. 在Dify的 “设置” > “模型供应商” 中：

   • 添加Ollama作为自定义供应商
   • 模型名称填写：deepseek-llm:7b
   • API URL填写：http://localhost:11434

2. 创建知识库应用时：

   • 选择 Ollama 作为模型供应商
   • 选择 deepseek-llm:7b 作为推理模型

步骤3：测试集成效果

# 使用前文的API代码测试
response = query_knowledge_base("DeepSeek模型的特点是什么？")
print(response["answer"])

预期输出应包含DeepSeek模型的特定描述（如支持长上下文、开源等）。

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五、常见问题解决

Q1: 如何确认Dify是否真的在使用DeepSeek？

A: 检查Ollama日志或通过Dify Playground提问模型相关问题（如"你的训练数据截止时间是什么时候？"），DeepSeek会返回其特定信息。

Q2: 能否同时使用多个模型？

A: 可以！在Ollama中下载其他模型（如llama3），然后在Dify的不同应用中配置不同模型。

Q3: 如何优化DeepSeek在本地运行的性能？

# 运行时指定GPU数量（如果有NVIDIA GPU）
OLLAMA_NUM_GPU=2 ollama serve

# 量化版本（如果显存不足）
ollama pull deepseek/deepseek-llm:7b-q4_0

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通过以上步骤，您已经明确地将DeepSeek模型集成到了Dify+Ollama的本地知识库方案中。关键在于：

1. 通过Ollama加载正确的DeepSeek模型
2. 在Dify中正确配置模型名称和API端点
3. 在应用创建时选择DeepSeek作为推理模型