打造本地私有化知识库系统：在家轻松部署Dify、FastGPT（附教程）

大家好，今天我要和大家分享一个本地知识库DIY项目：如何在家搭建自己的基于AI大模型的知识库系统。听起来是不是有点高大上？别担心，跟着我一步步来，保证你也能轻松上手！

瓦罗兰特顶级C位

657人浏览 · 2025-05-28 15:41:49

瓦罗兰特顶级C位 · 2025-05-28 15:41:49 发布

一、开篇：为什么要自己搭建本地知识库？

如果你有一个智能助手，能帮你管理资料、回答问题，甚至还能帮你写文章，那岂不是美滋滋？这就是我为什么要折腾这个项目的原因。而且，自己搭建的好处是，你可以完全掌控自己的数据，不用担心隐私泄露。

二、准备阶段：你需要什么？

在开始之前，你得准备几样东西：

一台电脑：配置较好的台式电脑或者Macbook Air都可以。
Docker：这是一个可以让你轻松部署应用的工具，就像搭积木一样简单。

三、部署Dify和FastGPT：双管齐下

3.1 安装Dify

首先，我们来安装Dify。这个工具简单易用，就像泡咖啡一样轻松。

下载Dify：去GitHub找到Dify的页面，下载代码。

地址：https://github.com/langgenius/dify.git。
启动Dify：在Dify的docker文件夹里，输入命令docker-compose up -d，然后坐等它自动下载和启动。

3.2 安装FastGPT

接下来是FastGPT，这个工具稍微复杂一点，但也别担心，跟着步骤来就行。

下载FastGPT：同样去GitHub下载，

地址：https://github.com/labring/FastGPT.git
配置FastGPT：需要创建一个config.json文件，按照官方指南来。
启动FastGPT：输入命令docker-compose -f docker-compose-pgvector.yml up -d，然后你就可以通过浏览器访问FastGPT了。

四、配置你的本地知识库

安装完成后，你需要进行一些简单的配置。Dify和FastGPT都有详细的官方手册，跟着做就行。

五、本地部署 Ollama

前面的 Dify 和 FastGPT 都已经部署好了，现在轮到 Ollama 出场了！把 AI 模型部署在本地就像是为这场 AI 派对请来了一位“桥梁专家”，它能帮助不同的知识库联手合作，协同作战，让整个系统变得更智能、更高效。

5.1 安装Ollama

下载Ollama：去官网下载并安装。
运行Ollama：输入命令ollama run llama3.2:3b，然后你就可以和模型互动了。

5.2 Dify对接Ollama

打开Dify：进入设置，找到模型供应商。
配置Ollama：填写模型名称和基础URL，然后保存。

5.3 FastGPT对接Ollama

登录FastGPT：进入模型配置页面。
添加Ollama：选择Ollama，填写相关信息，然后保存。

六、大功告成！

现在，你的本地知识库系统已经搭建完成了！无论是管理资料、回答问题还是写文章，它都能帮你搞定。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

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70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

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二、640套LLM大模型报告合集

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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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五、AI产品经理大模型教程

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望