DeepSeek火了之后，很多知识库软件也顺势接入了对DeepSeek大模型的支持。这让原本就好用的知识库软件更加智能更加平民化，可以说是如虎添翼。之前，晓棠哥已经出了Anything、Cherry和RAGFlow构建知识库教程，有兴趣的可以查看往期文章。今天，晓棠哥带来的教程是在Dify中接入DeepSeek，并构建个人知识库的教程。3，在Dify上接入Deepseek，构建个人知识库。下载Docker并安装的教程在之前的文章里面已经写过了，在这里就不重复了，点击下方链接即可直达教程：1，进入GitHub上的Dify仓库，选择下载ZIP文件；https://github.com/langgenius/dify3，进入docker目录后，找一个空白的地方单击鼠标右键，点击【在终端中打开】按钮；4，在出来的命令行窗口中输入执行【复制环境配置文件】命令；命令语句：cp .env.example .env5，检查本机docker的Compose版本，输入下面命令检查如果版本是 Docker Compose V2，使用以下命令：
docker compose up -d
如果版本是 Docker Compose V1，使用以下命令：
docker-compose up -d
我的是V2版本，所以执行第一条命令，执行后Docker就会开始构建镜像等进度条走完之后，就会在这里显示一大堆绿色的started，当你看到这些的时候就说明已经构建完成并且启动了。7，运行Docker命令检查以下启动是否成功，检查命令为：2，在新页面中设置管理员账户，这个账户你需要记住，因为后面管理都是用这个账户，账户设置好之后会进入到登录页3，输入账号密码进行登录，登录之后来到Dify的主界面5，点击左边的【模型供应商】，添加ollama到模型列表,并点击添加模型；6,分别按照下面两种方式，选择本地的DeepSeek模型和nomic向量模型；添加DeepSeek模型，注意这里要添加你下载的模型名，主要是后面参数的区别，我是7b，所以写7b。http://host.docker.internal:114347，都设置完成并保存后，就已经成功接入了本地的DeepSeek和nomic模型，点击右上角的ESC退出设置；1，点击上方选项卡，选择【知识库】，然后点击下方的新建知识库4，在文本切割设置页面，所有的设置都保持默认，拉到最下面，看到已经选择了nomic向量模型，这时点击【保存并处理】按钮即可；5，当你看到下面这两个提示，就代表你的知识库就创建成功了！1，点击【工作室】，点击左边卡片的【创建空白应用】；2.选择应用类型为【聊天助手】，再起个名字和描述它是干嘛的，最后点击下面的创建；8，DeepSeek接受到问题后思索片刻，就会给出回答，如下：可以看到，DeepSeek已经顺利读取到了知识库的内容给出了回答，并且在最下面还指出了引用的知识库文件。这个在本地部署Dify，并且接入本地DeepSeek的教程已经写得非常细致，跟着教程一步一步来，你也可以在本地部署Dify并接入DeepSeek。当然，如果部署过程中实在遇到了问题，可以添加晓棠的微信获取帮助，扫一扫下方即可添加：
