想必有很多人，肯定也会遇到这些问题。RAGflow和Dify在本地化安装的时候，redis进行了冲突了，导致了dify不能实现。

后面通过Deepseek帮助进行一系列的问题的解答，我经历了配置文件的各种修改，docker服务的创建修改，然后…终于彻底不能使用了

Dify直接访问失败了，docker创建了很多重复的服务，docker默认安装在C盘，空间直接拉爆，马上C盘都爆满了。

所以痛并思痛，我这里决定从头来吧。从Docker开始进行重新改造。

Docker 改造

重新安装Docker。将原有的应用卸载。

重装后将原来默认的/user/local/Docker/wsl路径，改为自己自定义的路径。

重装后，也是有报错。

将原有的卸载的内容，进行删除。相关的注册表的内容，也进行删除。

在通过 wsl – update 进行修复。

RAGflow 和 Dify 问题解决

默认情况下，dify不能和ragflow放到同一台服务器，因为redis环境变量会出现冲突！

RAGFlow解析文件时，会出现报错：AssertionError(“Can’t access Redis, Please check the Redis’ status.”)

这个是造成冲突不能使用的根本原因。

我们的解决办法是：docker-compose -p dify up -d。

p 参数的作用

命名隔离：

使用不同的项目名称可以避免不同项目之间的容器、网络和卷的命名冲突。

例如，如果你有两个项目分别使用 docker-compose，它们的容器名称可能会冲突。通过指定不同的项目名称，可以确保它们的资源（如容器、网络、卷）是独立的。

管理方便：

通过指定项目名称，可以更方便地管理和操作特定的项目，而不会影响其他项目。

那我们通过在各自项目的Dokcer中，输入下面的命令，

docker-compose -p dify up -d docker compose -p ragflow -f docker-compose.yml up -d

那重启启动后的Docker，可以看下，按照ragflow和dify进行区分。这样就可以解决了之前不能冲突的问题了。

但是Docker都安装运行后，CPU扛不住啊。

Dify 连接 RAGflow

创建知识库，连接外部的知识库。

Name: 自定义名称。

API Endpoint: 填写 http://<内网 IP>:9380/api/v1/dify（将 <内网 IP> 替换为 RAGFlow 所在主机的内网 IP）。

API Key: 填写之前在 RAGFlow 中创建的 API Key。

将RAGflow知识库中的id，我们进行配置。连接即可。

Dify链接效果测试

Dify中创建一个应用，进行测试。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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