Windows系统实现 Dify + Ollama + deepseek-r1 搭建本地 AI应用
本文章仅作为操作记录，并不是全面教程，只推荐有一定基础的开发人员阅读
大致流程分为以下几步，如果你要用在线大模型 API 也可以，直接到对应模型开放平台官网申请 API KEY 即可直接配置，无需4-5步的操作。
1、安装Docker
2、安装下载部署Dify
3、配置模型
4、下载Ollama
5、下载大模型
6、完成配置并调试
一、安装docker
先去 Docker官网 下载 Docker Desktop 的 Windows 版本即可，然后安装的时候勾选一下 wls 。然后电脑需要开启虚拟等设置，自行百度不赘述。启动后这个软件界面长这样，我这里没登陆。你们是有加入团队、访问组织内部资源以及使用付费订阅功能的需求可以注册账号登录。
右上角设置配置一下镜像源，避免后续影响依赖下载，docker engine 里面可以设置。可以用我下面发的，自己去找镜像源也可以。
"registry-mirrors": ["https://registry.docker-cn.com", "https://s4uv0fem.mirror.aliyuncs.com", "https://docker.1ms.run", "https://registry.dockermirror.com", "https://docker.m.daocloud.io", "https://docker.kubesre.xyz", "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn", "https://docker.1panel.live", "https://docker.kejilion.pro", "https://dockercf.jsdelivr.fyi", "https://docker.jsdelivr.fyi", "https://dockertest.jsdelivr.fyi", "https://hub.littlediary.cn", "https://proxy.1panel.live", "https://docker.1panelproxy.com", "https://image.cloudlayer.icu", "https://docker.1panel.top", "https://docker.anye.in", "https://docker-0.unsee.tech", "https://hub.rat.dev", "https://hub3.nat.tf", "https://docker.1ms.run", "https://func.ink", "https://a.ussh.net", "https://docker.hlmirror.com", "https://lispy.org", "https://docker.yomansunter.com", "https://docker.xuanyuan.me", "https://docker.mybacc.com", "https://dytt.online", "https://docker.xiaogenban1993.com", "https://dockerpull.cn", "https://docker.zhai.cm", "https://dockerhub.websoft9.com", "https://dockerpull.pw", "https://docker-mirror.aigc2d.com", "https://docker.sunzishaokao.com", "https://docker.melikeme.cn"]
二、安装下载部署Dify
Dify官网
Dify文档(详细介绍还是得看看文档)
项目地址(GitHub访问不了要开代理)
下载好的文件是一个叫 dify-main 的压缩包，解压并进入到 docker 文件夹内，把 .env.example 文件名改为 .env
然后也可以在这个文件里面改端口号，比如默认的80（http）、443（https）端口号，我这里分别改成7070和7443，默认端口号很容易被占(自行评估)。
# 容器内端口
NGINX_PORT=80
NGINX_SSL_PORT=443
# 对外访问端口
EXPOSE_NGINX_PORT=80
EXPOSE_NGINX_SSL_PORT=443
在 dify-main\docker 目录打开 cmd 命令行，输入下方命令，下载依赖和启动。
docker compose up -d
在 Docker Desktop 可以看到容器并且已经启动。
三、配置模型
访问默认 http://localhost/install 可以进入注册管理员界面。这里填邮箱账号密码(邮箱不一定要真实，反正都是本地的)。
注意：如果前面改了端口号也要访问对应端口号的地址
进到这个页面，有大模型 API KEY 的基本上就完成大部分内容了。（有钱真好=_=）
右上角设置里面，安装模型供应商，自行选择安装，因为我是本地部署大模型所以安装的 Ollama ，如果有其他在线大模型的直接安装好去到第六步。
四、下载Ollama
很高兴还能在这相遇hh
下载 ollama 的 Windows 版本，然后安装。
五、下载大模型
下载对应的大模型（自行选择），如果电脑配置一般的不建议使用太好的模型（这玩意吃内存和显卡），我这里使用的 deepseek-r1:8b ，cmd 命令行输入下载启动，完成后可以访问 http://localhost:11434 看有没有启动成功。
ollama run deepseek-r1:8b
六、完成配置并调试
下载好模型供应商后，就可以开始配置模型。我这里配置的是 ollama 的，其他供应商也是直接填写对应模型在开放平台申请的 API KEY即可，这一步很简单，跟着要求配置即可。
模型名称（自行填写）、模型类型勾选 LLM 、基础URL 本机IP:11434 ，其他保持默认也可以。
回到 工作室 然后 创建空白应用，打开新手适用，新建聊天助手应用。
进入这个页面，你就可以自行填写 提示词 和 添加知识库，右上角模型选择刚刚配置的 deepseek 模型即可，完成后可以在右边输入测试了。
添加知识库可以按要求导入数据，这样AI应用就会根据知识库内容来回答。
不写代码的情况下，复制 Web App 下公开访问的 URL，就可以使用这个AI应用了，和平时使用的AI工具的UI界面差不多。
开发人员怎么使用这个AI应用，有两种方式：
- web嵌入网站（前端）
这里用最基础的 html 演示，你们如果用 vue 、react 或者其他前端语言自行修改。
注意：之前改了端口号的，这里复制的地址端口也要改
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Document</title>
</head>
<body>
<!-- 这里粘贴复制的代码 -->
</body>
</html>
双击打开 html，查看效果：
第一种样式
第二种样式
这两种就非常够用了，智能客服或者对话都可以这样使用，有其他需求就自己写前端页面吧。
- api对接（后端）
有对应的 api 文档，后端应该一看就懂。
如果是Java开发可以直接用 dify-spring-boot-starter 这老哥封装好了 API，在 Maven 中引入依赖，按要求添加配置应用参数就可以调 API 了。
先简单介绍到这里，后续有开发更好AI应用功能再补充。
浙公网安备 33010602011771号