Dify+DeepSeek实战教程！企业级 AI 文档库本地化部署，数据安全与智能检索我都要

上次折腾完 DeepSeek 的本地私有化部署后，心里就一直琢磨着：能不能给咱们 Rainbond 的用户再做点实用的东西？毕竟平时总收到反馈说文档查找不够方便，要是能有个 AI 文档助手该多好。正想着呢，搭建本地知识库的想法就冒了出来 —— 既能解决实际需求，又能把技术落地成真正有用的工具，这不就是两全其美的事嘛！尤其是想到企业场景里，知识库往往涉及业务流程、技术方案甚至客户数据，数据安全可是头等大事，本地化部署带来的数据不出本地、自主可控优势，简直是刚需中的刚需。

第一个跳进脑海的方案就是 Dify。作为最近一直在关注的工具，它在文档处理上的灵活性特别吸引我 —— 既能像搭积木一样定制问答逻辑，又能完美适配本地化部署环境，天生契合既要智能高效，又要安全合规的需求。于是赶紧搜了一波资料，发现确实有不少可参考的实践经验，但系统从零搭建的教程却不多。想着可能有不少朋友和我一样，既想拥有专属的知识库系统，又苦于没有清晰的入门指引，索性决定把自己的实践过程整理出来。

接下来这篇文章，就打算用最接地气的方式，手把手带你从 0 到 1 搭建一套专属的本地知识库系统。无论你是想优化企业内部文档检索（不用担心敏感数据上传云端的风险），还是像我一样想为用户打造更智能的文档服务，都能跟着步骤一步步实现。咱们不卖关子，直接上干货。

Dify

Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。

部署 Dify

Dify 官方提供了使用 Docker Compose 部署的方式，如下：

$ git clone https://github.com/langgenius/dify.git --branch 0.15.3
$ cd dify/docker
$ cp .env.example .env
$ docker-compose up -d

你可能会遭遇无法获取 Github 代码、Docker 镜像等问题，需要挂解决。

使用 Rainbond 部署

对于不熟悉 K8s 的伙伴，又想在 K8s 中安装 Dify，可以使用 Rainbond 来部署。Rainbond 是一个无需了解 K8s 的云原生应用管理平台，支持通过可视化界面管理容器化应用，提供应用市场一键部署、源码构建等能力，帮助用户在不接触 K8s 底层的前提下，轻松实现应用的生产级部署与运维。

免费试用 Rainbond Cloud（零门槛快速体验）

如果你想零成本快速上手云原生部署，推荐直接体验 Rainbond Cloud（点击注册 https://run.rainbond.com，新用户即享免费额度）—— 无需自备服务器或配置复杂环境，注册登录后，在云端环境中一键部署 Dify，5 分钟内即可开启 AI 应用开发。

私有化本地部署（企业级可控性首选）

如果需要将 Dify 部署在自有服务器或数据中心（满足数据本地化、合规性要求），Rainbond 提供极简私有化部署方案，无需手动编写 K8s 配置，10 分钟内即可完成生产级环境搭建：

curl -o install.sh https://get.rainbond.com && bash ./install.sh

等待几分钟后，通过 http://IP:7070 访问 Rainbond 并注册登录。

通过应用市场一键部署 Dify

创建应用并选择通过应用市场部署，在开源应用商店中搜索Dify ，点击一键安装。

等待拓扑图中的组件颜色全部变为绿色则代表部署成功。

由于应用模板给每个组件分配的资源比较少，只能保障基本运行，在实测过程中索引 200 个文档左右 Worker 等服务就发生了 OOM。需要在安装完成后手动调整下相关组件的资源，比如 API、Worker、Plugin、Sandbox 组件的资源配额。进入到组件内 -> 伸缩，修改资源为 500m、1G ，具体根据实际情况来调整。

点击访问按钮即可通过平台生成的域名访问 Dify 可视化界面，注册即可开始 AI 应用开发之旅。

配置 Dify 使用本地大模型

关于如何在本地部署 DeepSeek R1 大模型可以参考我写的上一篇文章 K8S 部署 Deepseek 要 3 天？别逗了！Ollama+GPU Operator 1 小时搞定，同时在哔哩哔哩也有视频。

添加 Embedding 模型

Embedding 模型就像一个语义转换器：把我们写的文字、上传的文档这些人类能看懂的内容，变成机器能计算的数字指纹（向量）。比如怎么备份文件和文件备份步骤，这两句话意思差不多，经过模型处理后，生成的向量也很接近，这样机器就能知道它们是同一个意思，而不是只看字是不是一样。

在咱们的知识库里，上传的资料必须先通过这个模型转换成向量，存到专门的数据库里。这样当用户用自然语言提问时，系统不是傻乎乎地匹配关键词，而是真正理解问题的意思，从数据库里精准找到最相关的内容。比如问API 调用报错怎么解决，系统能直接定位到文档里讲错误处理的部分，而不是只返回带API和报错字眼的零散段落，这一步就像给知识库建了一个语义索引，是让 AI 能读懂咱们私有数据的关键。

使用 Ollama 部署本地的 Embedding 模型：

进入 Rainbond 的 Ollama 组件内，进入 Web 终端执行如下命令：

ollama pull bge-m3

为啥选 BGE-M3？主要因为它是专为中文检索场景定制的选手，背靠中科院团队研发，天生自带中文语义理解 Buff。你也可以直接在 Ollama 里搜索其他 Embedding 模型。

在 Dify 中配置本地 Embedding 模型和 LLM 模型

进入 Dify 页面后，点击右上角头像 -> 设置 -> 模型供应商，安装 Ollama。插件安装可能需要点时间，如未成功请再次安装。

分别对接本地的 LLM 和 Text Embedding 模型相关信息。我这里填写的是 Ollama 内网地址，因为我的 Dify 和 Ollama 部署在一个 Rainbond 集群内，就可以通过内网访问；内网地址可在 Ollama 组件内 -> 端口查看到对内服务的访问地址，如下：

踩坑：保存后模型没有添加，我又添加了好几次，最后我等了10分钟左右插件才加载好，前面重复添加的几个都出来了-。-

配置系统默认模型。

创建知识库

点击上方的知识库按钮，创建一个新的知识库，上传本地的文档并下一步。

这里是对文档进行分段与清洗，这里都默认就可以了，具体可以参考 Dify 知识库文档。

模型记得选择我们上面配置的 bpe-m3 Embedding 模型。

等待所有文档的状态变为可用即可进行下一步。

创建聊天助手

首先我们创建一个聊天助手应用。

添加我们上面创建的知识库

点击右上角的发布，再点击运行。

测试对话

可以说效果还是比较不错的。如果感觉回答的效果还不满意，可以参考文档对召回参数进行调整。

最后

到这儿，一个能读懂企业私有文档、数据完全本地化可控的 AI 知识库就搭好了！从部署 Dify 到配置 Embedding 模型，再到上传文档、创建聊天助手，每一步都是围绕让技术落地为实际需求设计的；既解决了传统文档检索的低效问题，又用本地化部署守住了数据安全的底线。把复杂的架构变成人人能用的工具，让代码和文档真正服务于业务。

如果你在搭建过程中遇到资源调整、模型适配等细节问题，别忘了回到文中看看踩坑提示；如果想进一步优化问答效果，Dify 的召回参数配置、Rainbond 的资源调度策略都有很大探索空间。现在，你可以试着让这个专属的 AI 助手回答文档问题，也可以把它分享给团队小伙伴，让知识真正流动起来。

后续我还会分享更多本地化 AI 应用的实操经验，如果你对某个环节想深入了解，或者有新的需求场景，欢迎在评论区留言。咱们下期折腾再见～