项目背景：
在本地搭建一套完整的电商智能客服系统，减少电商客服工作量，降低个人、中小型电商企业的客服人工成本。本系统利用AI工作流+商品知识库+本地运行大模型，旨在无 token 焦虑，实现零成本Token 无限使用。可知识库，AI 及转接人工等多种回复策略。支持多店铺同时回复。降低客服投入成本，为个人或中小企业实现实打实的降本增效！
设备及系统要求
CPU: i7及以上
显存：8GB及以上
内存：12GB及以上
系统：win11、mac os
本教程是在 mac os上布暑测试的windows建义使用正版个人版 /家庭版/企业版。破解版部分软件不支持。
基础环境搭建 -ollama安装与配置
3.1、ollama官网下载安装
https://ollama.com/download 根据系统选择版本，或用以下命令安装。
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh #mac os或 linux
irm https://ollama.com/install.ps1 | iex #Windows 10 or later
ollama安装好后界面如下
3.2、模型安装
可在右下方模型列表里选择非cloud 的模型名称，在 send a massage 消费框里发『下载』就会自动下，等待下载完成后即可本地使用。这里有个选择模型的小技巧，当我们不知道我们的设备适合哪个模型时，先选择一个云端模型名称，把自己的电脑配置输入到消息框中，请帮我按我的设备配选择适合的。根据推荐再下载适合的模型，不是模型超越好，要选适合的才行。
现有硬件配置为Windows 11系统、i7处理器、32GB运行内存、16GB显存，主要用于搭建智能客服系统，请问适配哪些大模型？请推荐
几款开源大模型，并附上不同模型的横向对比说明。3.3、 ollama AIP节点网络设置
菜单栏 Settings选项
打开这个网络选项，才能让其他应用调用 ollama 的模型API API节点地址如 http://192.168.0.123:11434，这里的ip是ollama 本机本地 ip
ollama 还有很多功能。这里不过多介绍。只针对搭建智能客服系统需要的部分介绍。
Docker容器下载与安装
五、基础环境搭建 -dify工作流安装与配置
4.1、下载 dfiy
在命令行中运行以下命令，注意有时网络不好会失败，重试几次就可以了
git clone --branch "$(curl -s https://api.github.com/repos/langgenius/dify/releases/latest | jq -r .tag_name)" https://github.com/langgenius/dify.git或者到https://github.com/langgenius/dify.git下载稳定版本
下载完后解压，导航到 Dify 源代码中的 docker 目录
cd dify/docker4.2、环境变量配置
复制示例环境配置文件
cp middleware.env.example .env4.3、启动容器
根据你的 Docker Compose 版本选择相应命令启动容器，
docker compose up -d
或者
docker-compose up -d将启动以下容器：
- 5 个核心服务：api、worker、worker_beat、web、plugin_daemon
- 6 个依赖组件：weaviate、db_postgres、redis、nginx、ssrf_proxy、sandbox
- 本版不同会有一定的区别。只要状态成功就行
验证所有容器是否成功运行
docker compose ps
4.4、访问 Dify
4.4.1、打开管理员初始化页面以设置管理员账户
本地环境
http://localhost/install
服务器环境
http://your_server_ip/install
这里的邮件，用户名，密码随便填写，但要记住，这是存在dify 的本地数据库的，没有找回机制所以要记住。设置好后点设置
4.4 .2、安装后报错处理
这是环境变量里的插件加载地址有问题，需要手动修改，进入.env文件中的PLUGIN_DAEMON_URL参数
PLUGIN_DAEMON_URL=http://host.docker.internal:5002
改成
PLUGIN_DAEMON_URL=http://plugin_daemon:5002
设置完后需要重启 docker服务
4.5、登录配置模型
完成管理员账户设置后，在以下地址登录 Dify
本地环境
http://localhost
服务器环境
http://your_server_ip登录成功后的界面
4.6、dify模型商配置
dify 安装好后还不能直接使用，我们在创工作流，智能体，聊天助手等功能的时候所需要的大模型，不是默认就有的，需要根据自己的需要配置。dify 提供了自定义大模型，这也是为什么要选择他来做为客服消息推理的原因之一。在右上角点用户图标，
4.6.1、设置。
4.6.2、Ollama插件安装
在模型供应商列表里找到Ollama 插件
等待安装完成，注意有时安装完后还是看不到，可以重复安装操作。
4.6.3、添加模型
基础 url 这里值得注意的是，一定要用Ollama 所在设备的局域网远程 ip地址，因为 dify 是在 docker 机器上。如果用127.0.0.1是无法访问到的，如果ollama 局域网远程无法访问见第三节的3.3的ollama AIP节点网络设置
添加后在模型列表里就可以看到刚添加的模型，可以添加多个模型供应商和多个模型，这里还需要添加一个文本向量化的模型qwen3-embedding:4b，知识库向量化用到的，主要是将知识库向量化。分块标记。
添加文本向量化的模型，模型类型要选Text Embedding，其他设置一样
4.7、创建聊天助手
填写聊天助的基本信息。
4.8、创建知识库
4.9、添加知识库
回到电商智能客服编排窗口，为电商智能客服聊天助手添加知识库
4.10、设置提示词
为知能客服设置提示词。
4.11、消息回复测试
4.12、发布与 API 设置
将电商智能客服发布，并设置外部访问 API key，这一步很重要，少了这一步外部无法调用电商智能客服的聊天功能。
六、电商知能客服软件的安装与配置
下载地址：https://gitcode.com/JBBOY/pdd_customer_service
没有本地布暑的小伙伴们，只能使用知识库方式，不能享受到 AI+知识库回复策略
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