Windows 11 搭建私有知识库(docker、dify、deepseek、ollama)

一、操作系统信息

bash 复制代码
版本	Windows 11 家庭中文版
版本号	23H2
安装日期	‎2023/‎8/‎21
操作系统版本	22631.4460

二、搭建思路

bash 复制代码
ollama拉取deepseek、bge-m3模型

docker拉取dify的镜像

dify链接ollama使用模型,并上传文件搭建知识库,创建应用

三、搭建步骤

1.下载安装ollama,拉取模型

1.1 下载

bash 复制代码
下载链接:https://ollama.com/download

1.2 安装

将下载的文件 OllamaSetup.exe 安装

修改环境变量

重启ollama

1.3 验证是否安装成功

打开命令框

bash 复制代码
1.快捷键 win+r
2.输入 cmd
3.Enter

查看是否安装成功

bash 复制代码
ollama -v

1.4 拉取模型

deepseek模型

bash 复制代码
链接:https://ollama.com/library/deepseek-r1:1.5b
命令:ollama run deepseek-r1:1.5b

bge-m3模型

bash 复制代码
链接:https://ollama.com/library/bge-m3
命令:ollama pull bge-m3

1.5 查看拉取的模型

bash 复制代码
ollama list

2.下载安装docker

2.1 下载

bash 复制代码
下载链接:https://www.docker.com/

2.2 安装

将下载的文件 Docker Desktop Installer.exe 安装,

鼠标右键,以管理员身份运行

2.3 验证

bash 复制代码
命令:docker -v

3.在docker中拉取dify的镜像

3.1 下载dify

bash 复制代码
链接:https://github.com/langgenius/dify

3.2 拉取

解压下载的zip压缩包

找到该文件夹下的文件

bash 复制代码
dify-main -> docker -> .env.example

将该文件重命名命名为

bash 复制代码
.env

在该文件所在的文件夹下,鼠标右键点击 在终端中打开

在docker打开的前提下,在命令框中输入以下命令,将dify上传到docker

bash 复制代码
docker compose up -d

3.3 验证

打开 Docker Desktop,可看到上传的镜像

4.在dify中设置模型,搭建知识库,创建应用 个人助手

4.1 打开界面

浏览器登录,打开以下链接

bash 复制代码
http://localhost/signin

登录后,点击右上角头像 -> 设置,可参考以下图片添加模型

完成图

4.2 添加模型

4.3 模型设置

4.4 创建知识库

拖拽文件,创建知识库

4.5 创建应用

4.6 引用知识库,并更新发布,测试

四、补充

请参考该文章内容自行探索dify的其他功能

下载文件的链接若打不开,请科学上网

可尝试在Linux系统中搭建私有知识库

参考链接:

6个步骤,一文将透如何用DeepSeek本地部署以及知识库 - 知乎

十分钟用DeepSeek v3快速搭建企业级本地私有知识库(保姆级教程),AI终于私有化了!_deepseek搭建本地知识库-CSDN博客

相关推荐
亚马逊云开发者9 分钟前
Amazon Q Developer 结合 MCP 实现智能邮件和日程管理
人工智能
运维有小邓@15 分钟前
实时日志关联分析工具:智能检测潜在安全威胁
运维·网络·安全
Coding茶水间27 分钟前
基于深度学习的路面坑洞检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)
图像处理·人工智能·深度学习·yolo·目标检测·计算机视觉
m***923827 分钟前
docker中配置redis
redis·docker·容器
谷隐凡二32 分钟前
Docker 的核心理念及技术的简单说明
运维·docker·容器
梵得儿SHI32 分钟前
AI Agent 深度解析:高级架构、优化策略与行业实战指南(多智能体 + 分层决策 + 人类在环)
人工智能·多智能体系统·aiagent·分层决策系统·人类在环机制·agent系统完整解决方案·aiagent底层原理
daqinzl34 分钟前
Docker 安装 Ubuntu
ubuntu·docker
L***B56843 分钟前
如何安装linux版本的node.js
linux·运维·node.js
Peter_Monster1 小时前
大语言模型(LLM)架构核心解析(干货篇)
人工智能·语言模型·架构
Ma0407131 小时前
【机器学习】监督学习、无监督学习、半监督学习、自监督学习、弱监督学习、强化学习
人工智能·学习·机器学习