在前文中介绍了我的内网环境及其大概结构。在我的内网中目前运行了影视系统、图书系统、游戏服务器、服务监控及自动化报警、自定义信息流、Ai智能体和工作流等各种服务，这些服务的搭建教程后续将会一一介绍。今天给大家介绍一下如何在群晖NAS上部署人工智能应用Dify，结合NAS上私有的知识库，调用远程大模型，轻松搭建属于自己的Ai智能体和工作流。
不同于其他文章介绍通过Dify来使用聊天大模型，本篇文章主要侧重于智能体、工作流，让你实实在在的提升工作效率
文章目录
一、什么是Dify
二、Dify能够做什么
三、群晖NAS部署教程
• 3.1 开启群晖NAS的ssh访问并克隆代码库
• 3.2 修改.env.example
• 3.3 在Container Manager中创建docker项目
四、玩转Dify
• 4.1 进入到Dify首页
• 4.2 配置大模型API
• 4.3【应用1】智能体
• 4.4【应用2】工作流
• 4.5【应用3】知识库
五、总结
一、什么是Dify
Dify是一个开源的 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。比 LangChain 更易用。
二、Dify能够做什么
1. 特定领域的聊天机器人和AI助理
2. 不限长____度的创意文档生成
3. 自由链接的知识库问答和搜索
4. 低代码的构建面向半自助Agent
5. 支持私有化部署
6. 支持全球的大模型调用（OpenAI、ollama、百度千帆、通义千问等等）
三、群晖NAS部署教程
3.1 开启群晖NAS的ssh访问并克隆代码库
这里直接使用Dify官方仓库的docker-compose进行部署，我这里选择直接ssh到群晖NAS上clone代码库（也可以下载release包，直接上传到NAS的特定目录）
先安装Git
再「控制面板」中启用ssh功能
ssh登录到群晖NAS之后，在特定目录下执行如下命令（我是在/Volume2/docker）：
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
3.2 修改.env.example
进入到dify/docker目录下，将.env.example修改为.env（或者复制一份为.env）
因为群晖NAS的docker compose版本较低，需要修改一下docker-compse.yaml文件，把不支持的语法删掉
因为80和443端口被我的NAS占用了，所以需要修改.env文件中NGINX对外暴露的http和https端口，这里我设置的是33080和33443（没有需求的也可以不做修改）
同样还是因为docker compose版本较低，需要在dify/docker/volumes手动创建一些文件夹，如下所示：
1. db/data
2. redis/data
3. weaviate
4. app/storage
5. certbot/conf/live
6. certbot/www
3.3 在Container Manager中创建docker项目
打开Container Manager，选择「项目」，点击「新增」
在弹出的窗口中，有以下几点：
1. 项目名称：dify（或者其他的，任意）
2. 路径：选择Dify的docker目录
3. docker-compose.yaml：选择已有的
一直下一步，并点击完成
等待拉取镜像、构建项目
服务启动之后，可以看到若干运行着的容器
四、玩转Dify
4.1 进入到Dify首页
在浏览器输入群晖NAS的IP+刚才暴露的NGINX端口，比如我的是192.168.66.5:33080，设置管理员账号密码进入到首页。
4.2 配置大模型API
群晖NAS不能直接运行大模型，而国内又访问不了openai，这里我使用了百度千帆的大模型，有免费版本可以使用，有钱的话也可以开通收费api。下面介绍一下如何配置百度千帆大模型。
（1）进入百度千帆官网
（2）登录之后进入到控制台界面，选择「应用接入」，并创建一个应用，记录下API Key、Secret Key
（3）回到Dify首页，在「设置」->「模型供应商」中选择「文心一言」，输入上面的API Key和Secret Key，并点击保存。
至此，大模型配置完毕，下面来创建一个智能体玩玩。
4.3 【应用1】智能体
接下来，我们首先来试试创建一个智能体，来获取当天「人工智能」相关的资讯。按照下图来创建一个智能体。
在智能体界面，有几个区域需要了解一下，如下图所示
其中：
1. 提示词：用于定义智能体的角色，具备的能力等等
2. 变量：提取用户输入的变量
3. 上下文：可以挂在知识库
4. 工具：智能体具备的这里，我这里的智能体具有获取当前时间、使用网页爬虫爬取信息、并进行搜索的能力 下面提问一下看看，用户提示词为：「使用使用各种工具获取一下当天的人工智能资讯，要求给出3条，用中文回答，并给出参考链接」
还可以查看智能体使用工具的中间结果
4.4【应用2】工作流
接下来，介绍一下如何使用Dify搭建工作流，将繁琐的工作搭建成PipeLine，解放我们的双手。让我们来实现一个「简单的网页爬虫，并自动总结」的工作流。
同样的，创建一个「工作流」应用。
下面是一个简单的网页爬虫工作流，支持输入一个关键词，并通过网页爬虫爬取相应的信息，然后使用大模型进行总结。
点击运行，输入提示词：「介绍一下Transformer的原理」，可以看到工作流自动运行就输出了结果。工作流中包含了很多好用的组件，感兴趣的可以自己探索。
4.5 【应用3】知识库
前面提到的无论是智能体，还是工作流，都具备调用知识库的能力。知识库可以理解为大模型的一个外置存储，里面会包含一些私域知识，能够让大模型在不进行微调训练的情况下，解决其在特定领域的幻觉问题。
可以在整个页面的顶部创建知识库：
在具体的知识库页面，可以选择上传文本、从Notion同步内容、从Web站点同步内容
创建完知识库之后，就可以在应用中使用了。
五、总结
本文主要介绍了如何在群晖NAS上部署Dify，并通过「配置千帆大模型」、「创建智能体」、「创建工作流」、「创建知识库」介绍了Dify的基本用法，Dify还有很多高阶功能等待你去发掘、海量工具等待你去使用
