前言
本地部署的最大意义在于利用DeepSeek大模型的能力加上自己的知识库，可以训练出一个符合自己需求的大模型。
想象下如果你是一个医生，有一堆科研资料。你想拥有一个大模型机器人，学习了你所有的资料。每当你想查科研资料找到答案的时候，自己问这个机器人就好了。省去了自己很多查找资料的时间
这就是本地部署+知识库的作用。是DeepSeek官网不具备的。因为这是训练的你的私有资料。
今天就来分享下这个搭建过程。用到的工具组合是Docker+Dify+DeepSeek
Dify是基于LLM的大模型知识库问答系统，里面集成DeepSeek以及私有知识库，而Dify采用Docker的方式来安装
1、 下载安装Docker
首先在docker网站 https://www.docker.com/ 下载docker
有Mac，linux,windows可供选择。我的电脑是windows系统的，因此下载Windows的。
安装完成后，重启系统生效。打开登录就可以使用
2、 安装Dify
登录网址 https://github.com/langgenius/dify
点击Dnowload ZIP。下载到本地并解压。注意: 在本地的保存路径不要有中文字符。否则后续运行会失败
windows进入powershell(不是CMD)。进入dify解压包下面的docker目录，分别执行下面两条命令
cp .env.example .env
docker -compose up -d
docker会拉取dify进行下载
大概时间20分钟左右。下载完成
重启docker 桌面软件，在containers中能看到docker的这个image，表示Dify下载成功。Status显示Running表示正在运行。
3、 本地部署DeepSeek
这里需要部署的是DeepSeek以及bge-large。
同时在ollama中搜索bge-large。点击进入后复制命令
在命令窗口中执行复制的命令进行下载。
4、Dify配置大模型
在浏览器中输入：http://localhost/signin
来到dify的登录界面进行登录
进入设置
在模型供应商中找到ollama，点击添加大模型
基础URL填 http://host.docker.internal:11434
其他的都不变，点击保存。
添加完后能看到对应的模型
再继续添加Text Embedding。这是为知识库添加bge-large模型
添加完成后，能看到2个模型。这样就算配置完了
5、 搭建知识库
来到Dify的主界面，点击知识库。创建新的知识库
上传文档，点击下一步
知识库 的配置可以采用默认的，拉到最下面点击保存并处理
会进行知识库的创建，显示嵌入已完成。代表知识库导入成功
点击前往文档，可以看到文档已经被分段处理。
6、 创建应用
在工作室中创建空白应用
创建聊天助手
在聊天界面中点击添加上下文，也就是你创建的知识库。
将刚才创建的知识库导入进去。
此时在右边的对话框中就可以输入，大模型会根据知识库进行查询。在最后的界面中能看到引用自刚才创建的知识库文件。
知识库创建好后，你可以本地使用，如果想外部访问这个知识库，可以添加外部知识库API。配置好API Endpoint后就可以。
当然，想要让外部访问到，你自己的机器网络也需要在公网上。
最后的最后
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