本文详细介绍了如何使用Dify搭建知识库并接入AI服务，以及如何使用Ollama部署本地模型。文章分为两部分：第一部分讲解Dify的安装配置和知识库接入；第二部分介绍Ollama的安装、模型部署与Dify的集成。通过本文，读者可以掌握本地AI知识库的搭建方法，无需依赖云端服务即可实现智能问答功能。
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这期注重分享如何使用Dify搭建一个知识库。（第二部分会包含使用Ollama部署本地模型）
第一部分：使用Dify并接入知识库和AI
先打开TUN模式，随后使用以下步骤安装
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker
cp .env.example .env #复制配置文件
docker compose up -d #启动Docker镜像
等待Docker拉取镜像完毕后就会启动镜像，需要注意的是默认提供网页管理的80端口需要保持空闲以及通行
sudo ufw allow 80
如果80端口没有冲突，此时就可以进入界面了
这部分是我已经部署好的样子，如果不着急的话，可以先修改一下相关设置文件再启动，这有利于上传知识库文件（看个人情况决定是否修改）
修改点1：修改上传文件的数目和大小（方便搭建知识库）
先进入项目的docker文件夹
修改.env文件
分别是文件大小和文件数目，保存修改后输入
docker compose down
docker compose up
重启Dify的Docker服务
此时就可以上传多个文件，接下来是接入AI部分
第二部分：使用Ollama部署本地模型提供服务
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
直接运行以上代码，程序将会自动配置驱动和相关环境，建议开启魔法环境，如果不是使用这个方式安装的有可能在尝试拉取AI文件的时候弹出版本过旧的提示。
完成后重启，输入ollama run qwen3-vl:4b可以使用Qwen3
的4b模型进行测试*具备图片能力，但是这里暂时只是个简单的测试
注意当接入Dify的时候有可能会报错
当Dify服务或者其他需要调用的服务不在同样的环境下需要开启监听，这里是设置为全部监听，有一定程度的风险，不过问题不大，如果担心的话可以设置为特定的内网IP
sudo systemctl edit --full ollama 编辑系统文件
[Service]
Environment=“OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434”
找到后添加以上的行到文件并保存
随后重启服务
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama
以及ufw allow 11434
以及配置如下
名称的话可能要注意需要用代码获得
curl http://192.168.124.3:11434/api/tags
（以下是返回的参数）
{“models”:[{“name”:“qwen3-vl:4b”,“model”:“qwen3-vl:4b”,“modified_at”:“2025-12-30T20:32:52.501606347+08:00”,“size”:3295636135,“digest”:“1343d82ebee38e26a4dd6b0180b915eb91550184e67c505dea97509571c8f683”,“details”:{“parent_model”:“”,“format”:“gguf”,“family”:“qwen3vl”,“families”:[“qwen3vl”],“parameter_size”:“4.4B”,“quantization_level”:“Q4_K_M”}}]}
名称正确后即可享用
最后
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