简介：本文详细介绍了如何在Dify平台中接入并使用本地大模型Ollama，从环境准备到模型配置，再到实际应用的构建，提供了全面的实战教程，帮助读者快速上手并高效利用Dify和Ollama构建AI应用。
在AI技术日新月异的今天，如何高效地开发和部署AI应用成为了众多开发者关注的焦点。Dify，作为一个开源的LLM（Large Language Model）应用开发平台，以其直观的界面和强大的功能，为开发者提供了快速构建AI应用的便利。本文将详细介绍如何在Dify中接入并使用本地大模型Ollama，帮助读者掌握这一实用技能。
Dify是一个功能强大的AI应用开发平台，它结合了AI工作流、RAG管道、Agent智能体、模型管理、可观测性功能等，使得开发者能够快速从原型开发过渡到生产环境。Dify支持多种LLM，包括GPT、Mistral、Llama3等，以及任何与OpenAI API兼容的模型，为开发者提供了广泛的模型选择。
在开始之前，请确保您的机器满足以下最低系统要求：
此外，您还需要安装Docker、Docker Compose、Git以及Python 3.x和Node.js等开发环境。这些工具将帮助您完成Dify和Ollama的部署和配置。
克隆Dify源代码：首先，通过Git克隆Dify的GitHub仓库到本地环境。
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
启动Dify：进入Dify的docker目录，并执行以下命令启动Dify服务。
cd dify/dockerdocker-compose up -d
这将启动Dify的所有服务组件，并在Docker中创建相应的容器。启动成功后，您可以在浏览器中访问Dify的Web界面（通常是http://localhost:3000），并使用注册或已有的账户登录。
Ollama是一个本地推理框架，允许开发人员轻松地在本地部署和运行LLM。以下是部署Ollama的步骤：
拉取Ollama镜像：通过Docker拉取Ollama的镜像。
docker pull ollama/ollama-service:latest
配置并启动Ollama服务：根据官方文档配置好Ollama的Docker容器，并启动服务。具体配置可能包括模型路径、端口映射等。启动成功后，Ollama将在本地某个端口（如11434）启动一个API服务。
添加模型供应商：在Dify的设置中，选择“模型供应商”，然后点击“添加”按钮。在弹出的对话框中，选择“Ollama”作为模型供应商。
填写模型信息：填写Ollama模型的名称（如qwen2:7b或llava）、基础URL（通常是Ollama服务的地址，如http://localhost:11434）等必要信息。如果Ollama和Dify部署在不同的机器上，需要确保网络互通。
保存配置：完成配置后，保存设置并返回到Dify的主界面。
创建并配置应用：在Dify中创建一个新的应用，并选择之前配置的Ollama模型作为AI引擎。如果应用需要用到知识库，可以在Dify中创建并配置知识库。
拉取Embedding模型（如需要）：由于Ollama可能不支持Dify默认的Embedding模型，您可能需要拉取一个与Ollama兼容的Embedding模型，并在Ollama模型设置中选择它。
设计AI工作流：在Dify的画布上设计AI工作流，利用Ollama模型的强大能力完成各种任务。
添加提示词和开场白：您可以为应用添加提示词和开场白，以优化用户体验。如果不知道怎么编写提示词，还可以利用Dify的自动编排功能让AI帮助您完成。
测试应用：完成应用设计后，进行测试以确保一切正常工作。测试过程中，您可以根据需要调整模型配置和工作流设计。
测试通过后，您可以将应用部署到生产环境，供更多用户使用。Dify平台提供了丰富的功能和工具，帮助您轻松实现应用的部署和管理。
作为一个实际案例，我们可以使用Dify和Ollama打造一款K8s大师应用。通过在知识库中添加大量的K8s相关资料，并结合Ollama模型的强大推理能力，我们可以为用户提供专业的K8s咨询和解决方案。
在构建AI应用的过程中，选择一个可靠的大模型开发与服务平台至关重要。百度千帆大模型开发与服务平台提供了丰富的模型资源和开发工具，可以帮助您更高效地构建和管理AI应用。通过结合Dify的直观界面和千帆平台的强大功能，您可以轻松实现AI应用的快速开发和部署。
本文详细介绍了如何在Dify中接入并使用本地大模型Ollama的基本步骤。通过掌握这一技能，您可以更加高效地构建和管理AI应用，为企业的数字化转型和创新提供有力支持。希望本文对您有所帮助！
随着AI技术的不断发展，Dify和Ollama等平台将不断更新和完善其功能。未来，我们可以期待这些平台为我们带来更多惊喜和可能性。