AI的浪潮滚滚向钱，如果你是公司老板，一定要看，看完你后，你的公司也可以拥有很多AI智能员工，如：AI智能客服，AI销售经理，AI文案助手。

如果你是员工更要看，你可以为你所在的公司武装AI应用，升职加薪，就在眼前。

今天给大家分享，如何通过DeepSeek创建自己的企业知识库，并利用知识库和DeepSeek大模型建立起自己全天候的AI智能客服。

从去年ChatGPT出现，给所有的企业一剂强心针；今年DeepSeek的出现，犹如晴天霹雳，给所有企业敲响了警钟。

今天主要使用Dify结合DeepSeek来搭建企业知识库，拥抱AI。

Dify是生成式 AI 应用创新引擎开源的 LLM 应用开发平台。提供从 Agent 构建到 AI workflow 编排、RAG 检索、模型管理等能力，轻松构建和运营生成式 AI 原生应用。

Dify对接了N多家大模型，像chatgpt,deepseek，通义千问等。方便企业和开发者快速搭建人工智能应用，通过Dify和这些大模型的API接口，就可以创建属于自己的在线智能客服机器人。

Dify完全开源，人人可用。

接下来我们就开始部署Dify+DeepSeek

确认系统环境配置是否满足Dify的部署

CPU >= 2 Core CPU要2核
RAM >= 4 GiB 内存4G，不过我的实际应用建议大于4G

1、安装Docker Desktop

Dify安装依赖Docker环境，这样方便快捷。我使用的是window系统，那么下载Docker的window版本

打开Docer 网站：https://www.docker.com/ 点击“Download Docker Desktop”

选择“Download for Windows - AMD64”下载，下载完整之后，双击安装

安装完整之后，看到下图界面表示安装成功。

2、下载Dify

如果你没有安装git程序，直接打开网址：
https://github.com/langgenius/dify，按下图指示下载ZIP包，找个目录存放后解压

解压之后进入dify的docker目录，把.env.example 文件改为.env

按win+R键，输入cmd 点确定

切换到dify\docker目录，输入命令 docker compose up -d 回车 等待所有服务启动完成，第一次时间比较久，作者用了5-6个小时左右，这个时间你可以不用管，做其它事情去。

注意：要保留磁盘足够空间

安装所有服务完成之后，执行 docker compose ps 查看所有服务是否都正常运行。

如果你本地安装了Ollama和DeepSeek模型，需要修改.env文件，在最后面加上Ollama的api地址
host.docker.internal:11434

# 启用自定义模型
CUSTOM_MODEL_ENABLED=true
# 指定Ollama的API地址
OLLAMA_API_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434

如果你本地80端口被占用了，继续在.env文件里面找到下图的2行，进行端口的修改，修改完之后，要重启docker生效。

3、配置Dify

打开浏览器，访问Dify 默认地址是http://localhost:80 如果你修改了地址，就是http://localhost:修改的端口

首次打开，需要设置管理员登陆邮箱和密码，这个一定要记住。

注册之后，进入登陆界面，输入账号和密码登陆。

登陆到控制台之后，我们点击右上角的头像，在点击“设置”如下图，添加DeepSeek模型。

点击完设置之后，下图页面左侧点击“模型供应商”，找到Ollama，点击添加模型。我本地安装了Ollama,如果没有安装，也可以选择其它模型，进行配置，后面我给大家说如何添加其它模型。

模型类型：LLM，模型名称就是本地部署的模型名称，我的是：deepseek-r1:1.5b，基础URL地址，就是上面我们修改.env文件最后添加的那个Ollama api地址
http://host.docker.internal:11434，其它不变。最后点击右下角的保存按钮。

保存之后如下图

4、创建应用

也就是我们说的AI智能客服，点击上面的“工作室"栏目，进入创建应用页面，点击创建空白应用，如下图。

然后进入应用类型选择和应用名称页面，我们选择”聊天助手“，应用名称根据自己的应用填写，然后点击右下角”创建“按钮。

创建好之后，进入应用测试页面；可以看见一句成功应用到deepseek的模型，应用创建成功。

但还不是符合我们自己企业的AI智能客服助手，接下来，我们添加知识库，让DeepSeek与我们的知识库结合起来，实现企业智能客服助手的应用。

5、创建知识库

点击上方菜单”知识库“栏目，数据源选择导入已有文本，另外2个也可以作为数据源，大家根据自己的情况选择。然后选择文件导入，点击下一步

这是文本课程表的内容数据。

周一课程：上午：JAVA，下午：Python。
周二课程：上午：机器学习，下午：机器视觉。
周三课程：上午：NLP，下午：HTML。
周四课程：上午：微服务，下午：大数据。
周五课程：上午：android，下午：历史文化。

进入下一步，分段设置，文本分段与清洗，默认就行，选择”高质量“，然后点击下一步

进入处理完成界面，下图箭头，显示绿色对号，表示知识库创建完成。

6、引用知识库

回到我们刚才已经创建好的应用，点击test应用，进入应用设置页面，找到”上下文“，右边点击”添加“，弹出选择引用知识库窗口，选中我们刚添加的知识库，再点添加。

添加完之后，我们在去测试，可以看到，已经把我们添加的知识库课程表内容引用上了。

这样，我们就创建成符合自己的AI智能应用。

最后测试没有问题，可以点击右上角的发布按钮，就可以正式开始启用AI应用了。

上面我们提到如果本地没有安装Ollama的，直接可以使用Dify提供的在线大模型一样可以实现AI应用的创建。

看下图，就是在模型供应商这里选择的硅基流动上配置的模型，然后大家到硅基流动网址注册申请api接口输入进去，然后再设置模型即可。

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