基于Docker+DeepSeek+Dify ：搭建企业级本地私有化知识库超详细教程

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　　Docker默认安装在C盘，大小大概2.9G，做这行最忌讳的就是安装软件全装C盘，所以我调整了下安装路径。

新建安装目录：E:MySoftwareDocker并将Docker安装包放在目录内，这里有个小细节，安装包名称一定要改下，官网下载下来的名称叫：Docker Desktop Installer.exe，一定要修改一下，不能用这个名字，否则等下在CMD命令安装的时候就会报错说被资源占用，因为Docker在安装时会解压一个一模一样名称的exe程序，重名就会导致安装失败，所以一定要改下名字。

输入：

语法：.”安装程序名称” install --installation-dir=指定Docker安装的路径

　　注：完成内核更新包安装后需重启系统（微软官方指南），再启动下Docker，出现这个界面就代表WSL和Docker都启动成功了。

　　这时进入Docker设置中，将Docker的镜像资源存放路径改一下，不然都会下载都C盘。

　　至关重要的地方来了，打开Docker的设置中的-->Docker Engine，然后把国内的镜像源复制进去保存，我这里提供一些，如果失效了就百度找新的。

　　保存镜像源后就可以试一下拉取镜像，如果拉取不成功也可以重启下Docker，还是不行提示超时就说明镜像源失效了，就在网上搜索下新的镜像源。

　　在cmd命令窗口输入：

　　出现这个Status: Dowloaded newer image for hello-world:latest就代表镜像源没有问题。

　　进入github下载Dify代码包：https://github.com/langgenius/dify

　　解压代码包后，把压缩后的文件夹复制到自己想要安装的目录下，这里复制一下.env.example文件，然后重命名一下改成.env

　　下载完成

　　输入http://127.0.0.1/会自动打开Dify的页面，有人会遇到这个Internal Server Error报错，这是因为镜像下载来后，有部分镜像还在启动中或未启动，这时候将所有镜像重启一次才可以。

　　创建管理员用户后，将进入登录界面。

　　登录成功

　　点击右上角头像-设置

成员这里可以创建企业内成员进行登录使用。

　　选择模型供应商

　　这里我本地已经安装部署好了Ollama和Deepseek R1和BGE-M3模型，如果没有部署好的请看我这篇文章：本地电脑部署DeepSeek 大模型AI

　　添加模型时，若不知模型名称，可在CMD中输入Ollama list查看本地模型名称并复制。

推理模型 → LLM
嵌入模型 → Text Embedding

这里IP地址要注意了，由于我没有用Docker容器里部署Ollama，而是在本地电脑安装的Ollama，这里对IP就要进行特殊处理下了，需要改为：http://host.docker.internal:11434。

网络通信原理：
host.docker.internal为Docker内置域名解析，实现容器与宿主机服务的桥接。简单说就是Docker自己和我们电脑主机网络做了一个映射关系。

　　模型添加完成

　　其实我也不太会使用，就简单粗糙的做个示范吧，要深入研究需要找下资料学习下。

这里我选择创建聊天助手（每个不同应用的作用不一样，选择与自己相符的就行）

　　添加一些提示词、变量、知识库、模型，设置好后在右边可以调试预览效果，调试完成后就可以发布应用了。

　　这里提一句，由于我自己的电脑资源很一般，所以每次一提问的时候资源就占比很高，不过等AI思考完毕后资源占用会下降。

　　测试结果，虽然回答是错误的。

　　我这里测试了下知识库检索，上传了6个本地文档。

　　然后我简单的定义了提示词后，对模型提出问题：结合知识库帮我找出住在向XXX街道人员的电话和姓名。

　　然后真的回答对了，全体起立！

　　这是源文件里的内容。（虚拟信息，如有雷同纯属巧合）

　　由于我是针对个人学习，在学习完后我发现我的电脑内存占比一直居高不下，在任务管理器查到了是一个Vmmem的进程占用，大概也知道应该是虚拟机类的占用。

　　搜索了下网上资源了解到vmmem是一个由WSL（Windows Subsystem for Linux）创建的虚拟进程，主要用于管理的内存和CPU资源。当WSL2运行时，Vmmem进程会占用大量的内存和CPU资源，以确保虚拟机的**性能。然而，这可能会导致主机系统的其他应用程序运行缓慢或无法正常运行‌。