本次部署基于Docker，如果未安装Docker建议参考https://blog.csdn.net/helluy/article/details/149393602?spm=1011.2415.3001.5331安装。并建议安装一个Ubuntu子系统，在管理员权限的powershell中输入：

wsl --install

这里会默认安装Ubuntu，运行后出现

则需要输入用户名，回车输入密码，就安装成功了。启动Ubuntu子系统使用命令：

WSL -d Ubuntu

后面会在Ubuntu中用Docker进行dify的本地部署。

拉取dify

打开cmd，切换到某个路径下，这里作者使用的是D:\Program Files路径。使用以下命令从github中拉取dify源代码，前提电脑是已经安装git了的：

git clone https://github.com/langgenius/dify.git

进入WSL的Ubuntu子系统（安装git的可以直接用git bash），使用命令

cd dify/docker

切换到docker文件夹，copy环境配置文件

cp .env.example .env

运行以下命令拉取dify需要的镜像

docker compose up -d

如果出现以下错误，参考这篇博客https://blog.csdn.net/weixin_59276073/article/details/144710035

修改后重新执行docker compose up -d，即可成功runing

浏览器上，输入 http://localhost/install即可访问。创建账户即可进入dify

安装Ollama

进入https://ollama.com/官网，下载安装即可。安装完成后点击左上角的Models，选择一个要下载的模型，这里选择的是deepseek-r1，然后在本地选择一个或新建一个文件夹，用来存放下载的模型。将这个存放模型的地址加入环境变量，变量名为OLLAMA_MODEL，如下所示

选择一个deepseek-r1的版本下载，打开cmd运行

ollama run deepseek-r1:1.5b

ollama会自动下载模型到你环境变量中的文件夹。下载完成后使用命令ollama list查看下载的模型列表。

配置dify

dify登陆完账户密码后，点击右上角个人主页，选择settings/设置，选择模型供应商，在安装模型供应商页面选择ollama安装（有安装按钮）

安装完成后在上面的模型列表中会出现

点进去按照下面进行配置

点击保存就完成了。

创建聊天机器人

在dify主页选择聊天助手-创建空白应用，写一个应用名称，选择创建即可，在应用详情界面选择右上角发布，选择发布更新，再点击运行，就可以开始聊天了。

知识库创建

选择上方知识库按钮，点击创建知识库，就可以添加文件进去了。创建知识库后，如果想要聊天机器人用到，需要重新创建机器人，在详情页选择添加节点-添加知识检索类型节点，在节点详情中添加知识库就行了。

参考链接
[1] https://marketplace.dify.ai/plugins/langgenius/ollama?source=http%253A%252F%252Flocalhost?language=zh-Hans&theme=system