• 在windows环境下进行本地配置Dify以及本地配置大语言模型
• 在Dify中搭建本地的知识库，并创建智能体

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第一步：配置环境💻

本地配置Dify需要安装Docker desktop，而想要安装Docker desktop需要安装windows下的linux子系统(WSL)

1. 确认虚拟化已开启

打开任务管理器(ctrl + shifht + esc)，在 性能-CPU界面查看是否开启虚拟化

‼️ 若显示“已禁用”，需要重启电脑进入BIOS开启虚拟化，可自行查询相关方法

2. 安装 WSL2

右键windows图标 ➡️ 选择终端管理员 ➡️ 在终端管理员(PowerShell)中输入

wsl --install

等待系统安装Linux子系统和WSL2内核

第二步：安装并配置Dcoker Desktop

1. 下载

前往 Docker官方页面 或点击下方版本链接直接下载合适的版本
Windows-AMD64
Windows-ARM64

⚠️点击版本链接将会直接进行下载，请先检查电脑属于AMD64还是ARM64

2. 安装

双击下载好的Docker Desktop Installer.exe

按上图所示勾选，点击 OK 开始安装
安装完成后会提示 重启电脑

3. 验证安装

打开 PowerShell 或 CMD ，输入

docker --version

如果显示版本号则说明安装成功。

进入 Docker Desktop 注册或登录账号，启动成功后任务栏会出现小鲸鱼图标。

再运行

docker run hello-world

出现 Hello from Docker说明Docker已经能正常拉取和运行镜像。

第三步：本地安装部署Dify

1. 下载Dify

访问 Dify官方git仓库 ，选择最新版下载.zip文件，然后解压缩得到dify-main文件

2. 配置Dify源码

dify-main的目录结构如下：

进入如下路径：
"...\dify-main\docker\"

找到.env.example文件，修改文件名为.env （即去掉.example后缀）

3. 启动Docker容器

在docker文件夹中打开终端，输入

docker compose up -d

等待Docker拉取Dify所需的镜像

若拉去镜像失败，可以尝试给docker配置国内镜像

4. 访问Dify

完成后，进入浏览器，输入网址：http://localhost/apps

该网址是访问本地部署的dify

即可进入dify界面
首次登陆需要进行注册和设置管理员账户

✅ 完成后可进入上图所示界面

第四步：部署本地大模型

1. 下载安装Ollama

Ollama官网
Ollama下载页
Ollama官方Github仓库

等待浏览器下载好，双击OllamaSetup.exe文件，直接点击Install按钮即可下载

⚠️Ollama默认安装在C盘，无法修改安装路径

2. 验证安装

安装完成后Ollama会自动启动，任务栏会有小羊驼图标

在PowerShell 或 CMD 中输入

ollama --version

若有类似 ollama version is 0.12.6 的输出则说明安装成功

3. 修改大模型存储位置

Ollama的大模型默认储存在 C:\Users[你的用户名].ollama\models 路径下
若C盘空间不足，需要提前修改存储路径

打开Ollama，进入Settings

找到Model localtion，可自由修改路径

4. 下载大模型

进入Ollama官网的Models页面，可以找到自己需要的大模型。
点击进入需要的大模型，选中具体的大模型参数，并复制下载命令

根据个人电脑性能选择不同参数的大模型，具体的电脑配置对应的大模型参数可自行查询

在PowerShell 或 CMD 中输入复制的命令，等待模型下载。

由于需要在Dify中 搭建知识库，并使用智能体，需要安装一个LLM(大语言模型，也是系统推理模型)，以及一个EMBEDDING模型(知识库文档嵌入处理模型)
LLM模型推荐deepseek-r1, qwen3
embedding模型推荐bge-m3:latest

5. 验证模型下载

在 PowerShell 或 cmd 中输入

ollama list
# 用于查询已安装的大模型
ollama run [模型名]
# 用于运行大模型

当输入运行指令后看到

Send a message (/? for help)

则说明大模型已成功安装在本地并可以运行

第五步：Dify配置本地大模型

dify 调用本地大模型不需要使用API，不要钱
但是一般个人电脑的性能限制了本地大模型的性能

进入Dify主界面，点击 头像 ➡️ 设置 ➡️ 模型供应商


由于我们使用了ollama配置本地模型，所以在模型供应商中找到Ollama插件下载。

下载时间可能有点长，需要耐心等待

下载完成后界面如下图所示

点击添加模型(将部署在本地的LLM和embedding模型都添加进去)

模型名称：在PowerShell中通过ollama list命令查询

模型类型：大语言模型选择LLM，知识库文档嵌入处理模型选择embedding模型

基础URL： http://localhost:11434 (只要是本地部署的模型都填写该地址)

模型添加完成后效果如下所示

点击右上角的 系统模型设置 ，选择 系统推理模型 与 embedding模型

第六步：构建本地知识库

进入dify主界面，知识库 ➡️ 创建知识库

导入已有文本 ➡️ 上传文件 ➡️ 下一步

分段设置不用改
索引方式选择 高质量
选择 本地添加的Embedding模型
检索设置不用改
最后保存并处理

第七步：搭建智能体🤖

在Dify主界面选择创建空白应用，进入下图所示界面

点击 新手适用 ➡️ Agent ➡️ 填写应用名称与描述 ➡️ 创建

右上角选择大模型 ➡️ 输入提示词 ➡️ 选择知识库和工具 ➡️ 在调试与预览界面进行调试
调试完成后，点击发布，选择运行。

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✅ 至此，完成本地部署Dify智能体并搭建本地知识库！

引用文章

dify平台配置本地化的模型
Windows本地化部署Dify完整指南
Windows 环境下安装 Docker 的详细教程（超详细图文）
新手小白也能学会的Dify本地部署教程(超详细)