本文详细介绍了两大步骤：首先讲解如何安装配置Dify并调整文件上传限制；其次指导使用Ollama部署本地模型，包括安装配置、监听设置及模型名称获取。通过本教程，读者可掌握搭建个人知识库和本地AI服务的完整流程，适合想要快速入门大模型应用的小白和开发者。
*前端界面我明天会写一下，是一个开源软件，感兴趣的话可以点个关注不错过
这期注重分享如何使用Dify搭建一个知识库。（第二部分会包含使用Ollama部署本地模型）
第一部分：使用Dify并接入知识库和AI
先打开TUN模式，随后使用以下步骤安装
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker
cp .env.example .env #复制配置文件
docker compose up -d #启动Docker镜像
等待Docker拉取镜像完毕后就会启动镜像，需要注意的是默认提供网页管理的80端口需要保持空闲以及通行
sudo ufw allow 80
如果80端口没有冲突，此时就可以进入界面了
这部分是我已经部署好的样子，如果不着急的话，可以先修改一下相关设置文件再启动，这有利于上传知识库文件（看个人情况决定是否修改）
修改点1：修改上传文件的数目和大小（方便搭建知识库）
先进入项目的docker文件夹
修改.env文件
分别是文件大小和文件数目，保存修改后输入
docker compose down
docker compose up
重启Dify的Docker服务
此时就可以上传多个文件，接下来是接入AI部分
第二部分：使用Ollama部署本地模型提供服务
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
直接运行以上代码，程序将会自动配置驱动和相关环境，建议开启魔法环境，如果不是使用这个方式安装的有可能在尝试拉取AI文件的时候弹出版本过旧的提示。
完成后重启，输入ollama run qwen3-vl:4b可以使用Qwen3
的4b模型进行测试*具备图片能力，但是这里暂时只是个简单的测试
注意当接入Dify的时候有可能会报错
当Dify服务或者其他需要调用的服务不在同样的环境下需要开启监听，这里是设置为全部监听，有一定程度的风险，不过问题不大，如果担心的话可以设置为特定的内网IP
sudo systemctl edit --full ollama 编辑系统文件
[Service]
Environment=“OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434”
找到后添加以上的行到文件并保存
随后重启服务
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama
以及ufw allow 11434
以及配置如下
名称的话可能要注意需要用代码获得
curl http://192.168.124.3:11434/api/tags
（以下是返回的参数）
{“models”:[{“name”:“qwen3-vl:4b”,“model”:“qwen3-vl:4b”,“modified_at”:“2025-12-30T20:32:52.501606347+08:00”,“size”:3295636135,“digest”:“1343d82ebee38e26a4dd6b0180b915eb91550184e67c505dea97509571c8f683”,“details”:{“parent_model”:“”,“format”:“gguf”,“family”:“qwen3vl”,“families”:[“qwen3vl”],“parameter_size”:“4.4B”,“quantization_level”:“Q4_K_M”}}]}
名称正确后即可享用
如何系统的学习大模型 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。
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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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