本文详细介绍如何使用Dify开源平台，在0成本、10分钟内搭建私有、本地、隐私安全的AI私人知识库。教程涵盖安装Dify、创建知识库(支持本地文档和Notion导入)、文本分段与清洗、对接本地大模型，最终创建能回答基于个人知识库问题的AI助手。整个过程无需编程，解决资料分散问题，打造个人专属智能知识管理系统。

你有没有自己的个人专属知识库，私人信息助手？

有没有这样的情况，工作中积累的文档、笔记散落在各处，关键时刻死活找不到？当我们写东西的时候，明明记过这个知识点，大脑却一片空白？

在这个 All in AI 的时代，如果你还没有一个私有、本地、绝对隐私安全的超级大脑知识库，你已经彻底掉队了。

我们教你用 Dify，0 成本，10 分钟，就能把你的私人资料变成一个能对话、会思考的 AI 私人信息助手。如果你的资料是各种本地文档，不在notion上，跳过下边导入notion文档过程，直接上传自己文档也支持）

1.快速安装dify

Dify 是一个开源平台，用于开发大型语言模型应用，界面友好，功能强大，我们今天用他来构建私人信息助手。

下载安装，dify比较好的支持了安装，可以通过docker的方式来启动（如果是普通人不要被docker吓到）可以理解就是一个管理软件的容器工具。可以去下载支持mac和win版本即可。（不清楚可以留言）

安装完docker，在github上去下载dify源代码后，可只需要按这个命令来执行即可。

cd dify cd docker cp .env.example .env docker compose up -d

dify启动后，会需要我们进程登录，这个输入邮箱和密码即可。然后进入我们今天搭建的核心。前面的过程都比较简单，不再阐述了。

2. 创建自己的知识库
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在dify本地主界面上，先创建一个自己的知识库,可以看到dify支持的文档可以有多种导入方式，你可以直接用文档上传，也可以直接通过notion来导入。

我们重点用notion来导入直接的文档来演示，如果你是用本地先导入文档方式，那下边过程可以跳过，直接到第3部分，文本分段与清洗的内容处查看。

准备你的知识源 (Notion为例)

首先，你需要有一个 Notion 账号，并整理好你想让 AI 学习的页面。

为了让第三方应用（Dify）能读取你的笔记，我们需要在 Notion 中设置一下权限。进入你的 Notion 设置，找到“Connections”或“集成”页面。

在这里，你需要创建一个新的集成，并获取Internal Integration Secret（密钥）。一个是我们通过访问权限来把我们notion下的目录选中，另一个重点是配置下我们会获得一个内部集成的秘钥，复制这个秘钥我们在配置dify链接notion的时候用。比如，我这个把自己技术管理下的一个子目录开放出来，这个技术管理目录下选了10个文档左右用于演示。

配置 Dify 数据源

打开 Dify，点击右上角的头像或设置图标，进入“设置”->“数据来源”。

在这里你会看到各种支持的数据源，点击Notion卡片上的“配置”或“添加”按钮。

系统会弹出一个窗口，要求你输入刚才在 Notion 里获取的密钥（Integration Secret）。

填写完毕并保存后，你会看到状态变为绿色的CONNECTED，这说明 Dify 已经成功连上了你的 Notion 笔记本！

创建并导入知识库

回到 Dify 主界面，点击顶部的知识库标签，然后点击创建知识库。

在选择数据源时，选择同步自 Notion 内容。

此时，Dify 会自动列出你已经授权的 Notion 页面。勾选你想导入的页面（例如下图中的“技术管理”），点击下一步。

3. 文本分段与清洗
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这一步非常关键，它决定了 AI 检索你笔记的精准度。

Dify 提供了可视化的配置界面。对于普通用户，建议选择“自动”或者参考下图的设置：

分段设置：根据你的笔记长短调整，通常 1000 左右字符比较合适。

索引方式：推荐使用“高质量”模式，回答效果好太多了。

点击“保存并处理”后，Dify 就开始疯狂地“阅读”你的笔记了。你会看到文档的状态从“排队中”变为“完成”。

当进度条全部跑完，恭喜你，你的个人知识库已经就绪！

4.用大模型对接知识库

用大模型对接知识库目的，是当我们通过检索到的相关信息片段后，交给大模型来完成推理和完善内容，让大模型基于我们的知识库做参考，当我们进行询问时，大模型能给出严谨的基于我们知识库的答案。

那大模型怎么选？

如果是自己私密的信息，首选还是用本地的模型。

如果是公开不重要信息，可以通过调用第三方大模型的API方式，通过apikey方式，只需要配置这个apikey就能使用三方大模型的能力了。比如使用通义的模型，只需要申请一个apikey，添加该模型就可以了。

在这次分享里，我们演示的是自己的私有文档，因此选择本地模型，也就是前面说的0成本方式。

通过本地大模型提供推理能力，来完成知识库的对接。如果大模型不知道怎么管理和拉取，可以参考我之前分享的内容，用ollama管理大模型，这样可以轻松通过一个命令就拉取模型到本地。

5.开始使用你的私人信息助手

一切就绪，开始创建私人信息助手应用了，在工作室菜单下边通过创建空白应用选择聊天应用，编排自己的应用，其实就是添加前面创建的知识库、并在右上角选择大模型应用，根据直接的可能是本地，如果你用在线大模型，就选择对应的即可。

现在，你的 AI 已经“吃”透了你的笔记。我们可以直接在预览界面进行测试，或者创建一个“聊天助手”应用关联这个知识库。

比如，我在 Notion 里技术管理目录下有一份《代码Review规范》文档，以前我可能要精准的找打这篇文章的内容才行。现在，我直接问 AI：

“团队内代码review的核心要求有哪些？”

看！AI 不仅总结出了核心点（规范化、注释、可运行），还贴心地在回答下方给出了“引用”来源，点击就能跳转到原始文档。

总结

整体搭建过程其实就是启动dify后，创建自己知识库，可以是本地文档，可以导入自己notion目录下某些文档，也可以从网站进行导入。

有了自己知识库，就可以通过大模型，来构建一个聊天的信息助手了。

如果发现回答的不准确，很可能是我们在设置知识库的时候的分块到嵌入模型这里没有精确的检索到内容，可以包索引模式调整为高质量模式。

AI时代，未来的就业机会在哪里？

答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具，到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域，技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。

掌握大模型技能，就是把握高薪未来。

那么，普通人如何抓住大模型风口？

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