无代码构建私有大型知识库指南

搭建一个个人专属的知识库，听起来像是一个遥不可及的科技梦。但事实上，随着技术的进步，这个梦想已经变得触手可及。Dify和Ollama这两个工具，让我在经历了三天的摸索后，成功搭建起了自己的知识库。这篇文章，我将带你一步步走过这个过程，让你也能轻松拥有一个智能的知识库。

软件工具概览 首先，我们需要两款核心软件：VMware虚拟机和CentOS 8。VMware允许我们在当前操作系统上运行另一个系统，而CentOS 8则是我们的Linux系统，用于安装Docker。不推荐在Windows系统上直接安装Docker，因此这个组合是理想的选择。

Docker环境搭建 进入CentOS系统后，我们首先需要更换yum源，以确保软件包的更新速度和稳定性。接下来，安装Docker。这个过程涉及到添加Docker的源、安装Docker CE、启动Docker服务，并设置开机自启。

镜像源配置 在配置Docker时，我们遇到了第一个“坑”。原先的阿里云镜像源失效了，我们需要更换新的镜像源。通过编辑/etc/docker/daemon.json文件，我们添加了新的镜像源，并重新加载和重启Docker服务。

Ollama框架部署 接下来，我们转向Ollama的安装。Ollama是一个开源框架，专为本地部署和运行大型语言模型而设计。在Windows系统上安装Ollama后，我们需要在环境变量中配置模型下载路径，以免模型默认下载到C盘。配置好后，我们可以通过IP和端口号在浏览器中查看Ollama的运行情况。

Dify平台安装 然后是Dify的安装。Dify是一个开源的大语言模型应用开发平台，它让我们能够快速搭建生产级的生成式AI应用。通过Git克隆Dify代码到本地，我们使用Docker Compose方式快速安装Dify。这里需要注意的是，Docker Compose的版本要大于2.24，否则可能会遇到启动问题。

知识库应用配置 配置知识库应用前，我们需要安装两个大模型：LLM模型和TextEmbed模型。LLM模型用于对话，TextEmbed模型用于自动智能分割文件形成知识库。在Dify中添加模型供应商，配置模型类型和名称，以及URL，我们就能连接到Ollama模型供应商。

应用实践 以聊天助手为例，我们在Dify中添加要引用的知识库，就能开始对话。这个过程不仅让我们的知识库活了起来，还让知识管理变得更加智能和便捷。

在搭建个人AI知识库的过程中，我们不仅学到了如何配置和管理复杂的模型，还体验到了技术带来的便利。这个知识库，不仅能够存储我们的信息，还能通过智能对话，帮助我们更好地理解和运用这些信息。

通过这篇文章，我希望能够启发更多人去探索和搭建自己的知识库。这不仅是一个技术项目，更是一个能够改变我们管理知识方式的创新实践。让我们一起迈进这个智能时代，用技术让知识管理变得更加高效和有趣。

感谢您的阅读，如果您喜欢这篇文章，不要忘记点赞+关注哟~~