本地部署DeepSeek R1+Dify+SearXNG：联网智能体

一、Dify是什么？

Dify（Define & Modify）？Dify是一个开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，旨在简化和加速生成式AI应用的创建和部署。该平台结合了后端即服务（Backend as Service, BaaS）和LLMOps的理念，为开发者提供了一个用户友好的界面和一系列强大的工具，使他们能够快速搭建生产级的AI应用。它支持多种大型语言模型，如Claude3、OpenAI等，并与多个模型供应商合作，确保开发者能根据需求选择最适合的模型。Dify通过提供强大的数据集管理功能、可视化的Prompt编排以及应用运营工具，大大降低了AI应用开发的复杂度。

二、Dify部署与智能体搭建

Dify部署虽然听起来复杂，但实际上通过Docker部署是一个相当便捷的方法。

官网有非常详细的教程。https://docs.dify.ai/zh-hans/getting-started/install-self-hosted/docker-compose

前提条件

安装 Dify 之前, 请确保你的机器已满足最低安装要求：

CPU >= 2 Core
RAM >= 4 GiB

1.1 克隆Dify代码仓库

Dify部署的方式相对来说比较简单，这里教大家使用Docker进行部署，Docker的安装方法这里不再赘述，大家可以自行搜索。

首先，克隆 Dify 源代码至本地环境：

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

1.2 启动Dify

（1）进入 Dify 源代码的 Docker 目录

cd dify/docker

复制环境配置文件

cp .env.example .env

（2）启动 Docker 容器

根据你系统上的 Docker Compose 版本，选择合适的命令来启动容器。你可以通过 $ docker compose version 命令检查版本，详细说明请参考 Docker 官方文档。

如果版本是 Docker Compose V2，使用以下命令：

docker compose up -d

如果版本是 Docker Compose V1，使用以下命令：

docker-compose up -d

运行命令后，你应该会看到类似以下的输出，显示所有容器的状态和端口映射：

三、SearXNG集成与部署

SearXNG是一个免费的互联网元搜索引擎，能够整合多种搜索服务的检索结果，并且保护用户隐私。将其集成到Dify中也需要遵循一定流程。

（1）首先，需要修改Dify配置文件。

SearXNG的配置文件位于

dify/api/core/tools/provider/builtin/searxng/docker/settings.yml

根据自身需求修改配置或者直接使用默认配置均可。

（2）然后，在Dify根目录下启动SearXNG的Docker容器。执行 cd dify 之后，

使用 docker run –rm -d -p 8081:8080 -v “${PWD}/api/core/tools/provider/builtin/searxng/docker” 命令。

这一步骤类似于为SearXNG打开大门，使其能够进入Dify环境中。

（3）最后，在Dify中使用SearXNG。

在 “工具 > SearXNG > 去认证” 中填写访问地址，默认情况下SearXNG的Docker内网地址为“http://host.docker.internal:8081”。填写完毕后点击授权并保存设置。如果一切顺利，将会看到“已授权”的提示。

四、Ollama部署Deepseek-r1

这里我们部署了14B的，非常简单，直接去官网搜索模型。

根据官方命令，把模型下载，并运行模型：

五、智能体搭建扩展

之前几步都是基础，现在我们要把之前的都利用起来。

（1）Dify集成ollama

首先利用Dify把ollama的模型集成进来，这里完全参考官方教程即可：

接入ollama部署的本地模型：

https://docs.dify.ai/zh-hans/development/models-integration/ollama

(2) 构建智能体

prompt提示词：

# 职位描述
## 角色
你的主要任务是人工智能辅助助手，能够调用联网搜索、网页爬虫、获取时间等相关工具，收集相关信息，回答用户的提问。

## 技能
### 技能1：知识库检索相关内容
### 技能2：使用time工具获取当前的时间
### 技能3：使用tavily_search功能进行联网搜索
### 技能4：使用webscraper功能对搜索到的相关内容进行爬取，并进行总结分析

## 限制
- 每次都必须检索知识库，如果没有相关内容，再进行联网搜索
- 你的回答应严格针对分析任务。使用结构化语言，逐步思考
- 使用的语言应和用户提问的语言相同
- 搜索的关键词必须和用户提问的内容一致