前言

Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台，它提供了从 Agent 构建、工作流编排到模型管理的一站式解决方案。本文将手把手带您在本地部署 Dify 生产环境，并接入 DeepSeek 大模型，让您快速搭建属于自己的 AI 应用开发平台。

项目地址：langgenius/dify

一、环境准备

1.1 系统要求

• 操作系统：Windows / macOS / Linux

• Docker 和 Docker Compose 已安装

• Git（可选，用于克隆代码）

• 至少 4GB 可用内存

1.2 检查 Docker 环境

打开终端（CMD 或 PowerShell），执行以下命令确认 Docker 正常运行：

docker --version
docker-compose --version

如果正常显示版本号，说明环境就绪。

二、下载 Dify 源码

方式一：通过 Git 克隆（推荐）

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

方式二：直接下载 ZIP 压缩包

访问 Dify GitHub 仓库，点击 Code → Download ZIP，解压到本地目录。

三、配置 Docker 环境变量

3.1 进入 docker 目录

cd dify/docker

若您解压的文件夹名称为 dify-main，则路径为：

cd dify-main/dify-main/docker

3.2 复制环境变量模板

# Windows
copy .env.example .env

3.3 （可选）修改环境变量

如需自定义端口、数据库密码等，可编辑 .env 文件。默认配置可直接使用。

四、启动 Dify 服务

4.1 执行启动命令

在 docker 目录下运行：

docker compose up -d

首次启动会拉取多个镜像（包括 API、Web、Worker、PostgreSQL、Redis、Nginx 等），请耐心等待。

4.2 查看容器状态

bash

docker compose ps

所有服务状态应为 Up。

五、访问 Dify 平台

5.1 打开浏览器

访问：http://localhost/apps

5.2 注册管理员账号

首次访问会进入注册页面，填写邮箱、用户名和密码完成注册。

5.3 登录系统

使用刚注册的账号登录，进入 Dify 主界面。

六、接入 DeepSeek 模型

Dify 支持两种方式接入 DeepSeek：通过 OpenAI 兼容接口 或 DeepSeek 官方插件。以下分别介绍。

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方式一：使用 OpenAI-API-compatible 插件（推荐中转代理）

此方式适用于通过第三方代理或中转服务访问 DeepSeek。

6.1 进入模型供应商设置

点击右上角头像 → 设置 → 模型供应商。

6.2 安装插件

在插件列表中找到 OpenAI-API-compatible，点击安装。

6.3 配置模型

点击 添加模型，填写以下信息：

• 模型名称：deepseek-v4-flash（或您实际调用的模型 ID）

• API URL：您的代理地址，例如 https://token.sensenova.cn/v1 或中转地址

• API Key：您的 DeepSeek API Key

点击 保存 完成配置。

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方式二：使用 DeepSeek 官方插件（直连）

6.1 安装 DeepSeek 插件

在 模型供应商 页面，搜索 深度求索 或 DeepSeek，点击安装。

6.2 填写 API 信息

• API Key：填入从 DeepSeek 平台 获取的 Key

• API Base（可选）：默认 https://api.deepseek.com/v1

6.3 保存并验证

点击保存后，系统会验证 Key 有效性，通过后即可使用。

七、创建第一个 Chatflow 应用

7.1 进入工作室

点击顶部导航栏 工作室。

7.2 创建空白应用

点击 创建空白应用 → 选择 Chatflow（对话型工作流）。

7.3 填写应用信息

• 应用名称：例如 智能客服助手

• 描述：可选

• 图标：可选

点击 创建。

八、配置 LLM 节点并测试

8.1 拖入 LLM 节点

在 Chatflow 编辑界面，从左侧组件库拖入 LLM 节点到画布。

8.2 选择模型

在 LLM 节点配置面板中，点击 模型 下拉框，选择您刚刚配置的 DeepSeek 模型（无论是通过 OpenAI 兼容插件还是官方插件添加的）。

8.3 连接节点

将 开始 节点的输出连接到 LLM 节点的输入，再将 LLM 节点连接到 回答 节点。

8.4 编写提示词

在 LLM 节点的 System Prompt 中输入，例如：

text

你是一个智能助手，请用中文回答用户的问题。

8.5 预览与测试

点击右上角 预览 按钮，在右侧对话框中输入问题：

text

你好，请介绍一下你自己。

观察是否返回 DeepSeek 的响应。

九、效果展示

（此处插入预览界面的截图，显示对话交互过程）

示例对话：

用户输入	DeepSeek 响应
什么是 Dify？	Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台……
如何接入 DeepSeek？	您可以通过模型供应商配置……

十、常见问题与解决方案

Q1：docker compose up -d 拉取镜像失败？

• 检查网络代理设置

• 尝试更换 Docker 镜像源（如阿里云、中科大）

Q2：访问 http://localhost/apps 显示无法连接？

• 确认容器全部正常运行：docker compose ps

• 检查端口是否被占用（默认 80）

Q3：添加模型时提示 API Key 无效？

• 确认 DeepSeek 账户余额充足

• 检查 Key 是否有前缀或空格

• 确认 API URL 正确

Q4：对话无响应或超时？

• 检查模型上下文长度设置是否合适

• 确认网络能正常访问 DeepSeek API 端点

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十一、总结

通过本文，您成功完成了：

1. ✅ Docker 部署 Dify 生产环境

2. ✅ 配置 DeepSeek 模型接入（兼容接口 + 官方插件）

3. ✅ 创建 Chatflow 应用并完成对话测试

Dify 强大的工作流编排能力与 DeepSeek 的高性价比模型结合，为您搭建企业级 AI 应用提供了绝佳的基础。后续您可以继续探索知识库 RAG、Agent 工具调用等高级功能。