dify

学习在Windows中基于Docker部署Dify的步骤想在本地搭个知识库用于知识问答，但由于电脑配置有限，经过查询资料及咨询DeepSeek和豆包，最终决定采用LM Studio+Dify的技术路线，同时采用基于Docker的Dify部署方式。首先需要安装Docker Desktop，使用WSL 2后端引擎的话，一方面对操作系统有最低版本要求，win10的话需要版本2004‌及以上，内部版本号Build 19041‌或更高，另一方面需要在“启用或关闭windows功能“中启用适用于Linux的Windows子系统、虚拟机平台功能，还要在BIOS中设置启

User_芊芊君子

蓝耘元生代×魔珐星云：我用蓝耘MaaS大模型搭建一款共情具身智能数字人具身智能是今年最热的方向之一。最近我也在做一个属于自己的机器人，不是那种冷冰冰的问答机器人，而是一个能感受用户的情绪情绪、用表情和语气回应你的**“会共情”**的数字人。

05_Dify接入Ollama本地大模型本文档介绍了在 Dify 平台中集成和使用 Ollama 大模型的具体步骤。首先需要完成 Ollama 的安装与配置。然后登录 Dify，进入设置界面，在模型供应商中找到并安装 Ollama 供应商。接着添加模型，填写模型信息时需注意基础 URL 的设置：若 Dify 与 Ollama 部署在同一 Docker 机器上，使用 http://host.docker.internal:11434；若在不同机器上，则使用本机 IP（如 http://192.168.x.x:11434）。配置完成后，可在 Dif

06_Dify接入阿里云百炼API大模型本文介绍了在阿里云平台获取大模型服务（百炼）的 API Key，并在 Dify 中配置该模型的具体流程。首先注册并实名认证阿里云账号，登录后进入“大模型服务”并跳转至阿里云百炼，获取 API Key。随后在 Dify 的模型供应商中找到“通义千问”并进行安装，在模型列表中完成 API Key 等设置。最后在聊天应用中选择所配置的通义千问模型，进行效果测试。

Dify整合MCP查询火车票windows环境Docker DesktopDify 1.13.2本文使用的MCP为魔搭设区的12306-MCP，配置如下：

量子物理学

Dify 1.13与1.14自部署安装插件失败Dify Version 1.13.0 的方法安装插件失败、无法添加模型、添加模型连接无响应卡死等问题

量子物理学

Ubuntu上本地部署Dify‌配置Docker使用国内该加速器‌：在Linux上，你可以通过修改Docker的配置文件来实现。找到Docker的配置文件（通常位于/etc/docker/daemon.json），如果没有这个文件，你可以创建一个。然后，添加或修改以下内容：

离线安装dify 1.7参cdftcdcddocker 离线安装_离线docker安装包-CSDN博客docker compose 安装，启动

如何获取 dify-deploy skill 所需要的三个key值这是你部署的 Dify 服务的 API 地址：取决于你的 Dify 实例部署在哪里，如果本地部署的版本有自定义过访问 URL，将进入工作区后的网址去除尾部的/apps输入即可。

难以触及的高度

Dify 本地部署实操全教程：零基础快速搭建私有化 AI 应用随着大模型普及，不少人想搭建专属私有 AI，但从零搭建向量库、对接模型门槛高、配置繁琐。今天带来 Dify 实操教程，依托开源免费的 Dify 平台，零基础借助 Docker 就能本地私有化部署，轻松搭建私有知识库与自动化 AI 工作流，数据全部留存本地不外流。

Dify内网项目解决tiktoken连接问题问题：在使用Dify内网环境项目中，出现：当对话正常开始后，系统尝试连接openaipublic.blob.core.windows.net的443端口失败，出现名称解析错误的问题。原因：在Dify项目中使用的tiktoken库默认会尝试从OpenAI的公共存储服务下载必要的词汇表文件。在内网环境下无法正常访问。tiktoken库需要两个关键文件来正常工作：1、vocab.bpe - 字节对编码词汇表文件 2、encoder.json - 编码器映射文件

Dify笔记-知识库创建后设置和召回测试上传的文件，尽量要整理好，不要随便公司的word就往上怼。这样有有个问题，不准，或者说如果想准，需要35b甚至更大的模型。一般开发环境下，我们都是用8b或者8b内的，AI可以理解成小盆友，需要我们整理好数据，比如做xxx任务前，我最好给他一个表格数据，给他csv或者xlsx表格，估计他能更好理解些。

倔强的石头106

Dify 接入蓝耘 MaaS：从 0 搭建一个企业知识库问答助手最近很多团队都在尝试把大模型接入到自己的业务里，但真正落地时会发现一个问题：直接和大模型聊天并不等于拥有一个可用的业务助手。

基于Dify+EdgeOne的化学试剂反应在线展示系统随着AI技术的快速发展，Dify平台为构建智能化化学反应展示系统提供了全新可能。本方案旨在通过Dify+EdgeOne的组合，打造一个"零代码"构建、全球加速访问的化学试剂反应智能展示平台，让复杂的化学反应过程变得直观、交互、易理解。

Dify学习笔记官网：https://dify.ai/zh项目地址：https://github.com/langgenius/dify/

程序员柒叔

Dify 一周动态-2026-W22日期范围: 2026-05-20 - 2026-05-27 摘要: 本周 Dify 的主线非常明确：1.14.2 已落地并把安全修复、工作流可靠性和部署变更一起推向用户；主干随后迅速进入新一轮开发，重点集中在认证链路重构、Valkey 向量存储补强、CLI E2E 测试和前端基础设施替换。同时，1.14.2 发布后开始出现一批兼容性与回归类问题，尤其集中在文件处理、模型计费和向量数据库集成上。

【从零搭建本地电商智能客服 Agent：Dify+Ollama+Qwen3.5 部署全流程】本文针对开源电商智能客服 Agent 的部署与落地，提供一套基于 Docker 自托管 Dify + Ollama 本地大模型 + SQLite 商品数据库的完整技术方案。该方案完全脱离 OpenAI 付费 API，以 Qwen3.5:4b 为核心模型，实现免费、离线、可定制的电商智能客服系统，解决了传统客服系统依赖付费接口、数据隐私风险高、部署成本高的痛点。文中详细记录了从 WSL2 环境配置、Dify 容器部署、Ollama 模型对接，到 Agent 业务逻辑实现的全流程，为个人开发者和中小企业提供

【DIFY】插件安装错误问题解决DIFY安装多次安装插件错误。错误复制直接给AI，给出分析，问题是镜像使用的默认python安装包源，然后设置了120秒的安装超时。

Dify搭建Agent输出旅游规划本篇博客主要记录使用Dify中的Agent输出旅游规划。本地环境：Windows环境Dify版本：1.13.2

Dify搭建数据可视化工作流本篇博客主要记录使用Dify搭建工作流，实现数据可视化的工作流助手。电脑系统：WindowsDify版本：1.13.2