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Dify：构建你的 AI 知识库与智能体

如果说 Ollama 是 AI 的“引擎”，那么 Dify 就是 AI 的“操作系统”。它允许你通过可视化界面，轻松构建 RAG（检索增强生成）知识库、AI Agent（智能体）和复杂的工作流，无需写一行代码。

为什么选择 Dify？

  • 可视化编排：拖拽式创建 AI 应用，支持 GPT-4, Claude 3, Llama 3 等所有主流模型。
  • RAG 知识库：上传 PDF/Word 文档，AI 自动切片、向量化，实现基于私有数据的问答。
  • Prompt 调试：专业的提示词工程调试界面，实时对比不同模型的输出效果。
  • API 发布：一键将你的 AI 应用发布为 API，集成到微信、飞书或自己的网站中。

1. 部署 Dify (Docker Compose)

Dify 包含多个组件（后端 API、前端 Web、数据库、缓存、向量数据库等），因此部署稍微复杂一些。

准备目录

在 NAS 上创建 /volume1/docker/dify 目录。

下载官方配置

SSH 进入该目录，下载官方 docker-compose.yml： 

cd /volume1/docker/dify
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker
cp .env.example .env

修改配置 (.env)

使用文本编辑器修改 .env 文件： * APP_URL: 修改为你的 NAS IP 或域名，例如 http://192.168.1.100:80。 * NGINX_PORT: 默认为 80，如果冲突请修改（如 8088）。 * DB_PASSWORD: 修改数据库密码，增加安全性。

启动容器

docker compose up -d
注意：第一次启动会拉取多个镜像（api, web, worker, db, redis, weaviate, sandbox...），请耐心等待。

2. 核心配置流程

容器全部启动后（通常需要 2-5 分钟），访问 http://nas-ip:80（或你修改的端口）。

2.1 初始化管理员

  1. 设置管理员账号（邮箱）和密码。
  2. 登录进入 Dify 工作台。

2.2 接入模型 (Model Provider)

Dify 支持多种模型来源： 1. OpenAI/Anthropic: 点击右上角头像 > 设置 > 模型供应商，填入 API Key。 2. Ollama (本地模型): * 如果你的 Ollama 部署在宿主机（Host）或其他容器，Dify 容器内无法通过 localhost 访问。 * 方法：填写 http://host.docker.internal:11434（如果 Docker 版本支持）或 http://172.17.0.1:11434（Docker 网桥 IP）。 * 模型名称：手动输入 llama3 或 qwen2（必须与 Ollama 里的名字一致）。

3. 实战：搭建企业级知识库 (RAG)

想让 AI 回答公司内部规章制度？ 1. 创建知识库：点击顶部 知识库 > 创建知识库。 2. 上传文档：支持 PDF, TXT, Markdown, Notion 等。 3. 分段与清洗：Dify 会自动将长文档切分成小块（Chunk）。建议使用“自动分段”。 4. 索引方式：选择“高质量”（使用 Embedding 模型）。 * 提示：需要配置 Embedding 模型（如 OpenAI text-embedding-3-small 或本地 Ollama 的 nomic-embed-text）。 5. 完成：等待向量化完成。

4. 实战：创建 AI 助手

  1. 创建应用：点击 工作室 > 创建应用 > 聊天助手。
  2. 关联知识库：在“上下文”中添加刚才创建的知识库。
  3. 编写提示词 (Prompt)： > 你是公司的行政助手。请根据上下文中的规章制度回答员工问题。如果不知道，请回答“我不知道”，不要编造。
  4. 调试：在右侧预览框输入问题测试效果。
  5. 发布：点击右上角 发布 > 运行。

5. 进阶：Workflow (工作流)

Dify 最强大的功能是 Workflow，它允许你编排复杂的逻辑。 例如： * 输入：用户输入一个主题。 * 步骤 1 (LLM)：生成该主题的大纲。 * 步骤 2 (搜索)：调用 Google Search API 搜索相关资料。 * 步骤 3 (LLM)：结合大纲和搜索结果，写一篇 2000 字的文章。 * 输出：返回文章内容。

你可以在 Dify 的可视化画布中，像搭积木一样把这些步骤连起来。

6. 常见问题

Q1: 无法连接 Ollama？

原因：Docker 容器网络隔离。 解决： 1. 确保 Ollama 监听 0.0.0.0（设置环境变量 OLLAMA_HOST=0.0.0.0）。 2. 使用宿主机 IP（如 192.168.1.100）代替 localhost。

Q2: 知识库检索不准确？

优化： 1. 调整分段长度：如果文档结构复杂，尝试减小分段长度（如 500 字符）。 2. 混合检索：开启“混合检索”（关键词 + 向量），提高匹配精度（需配置 Rerank 模型）。

Q3: 数据库迁移？

建议：Dify 默认使用内置 PostgreSQL。如果生产环境使用，建议在 .env 中配置外部 PostgreSQL 数据库，确保数据安全。