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前言
这两年，AI聊天机器人火得一塌糊涂，ChatGPT、DeepSeek等等，大家肯定都体验过。这些AI确实厉害，能回答问题、写文章、做翻译，给我们带来了很多方便。
但您有没有发现，这些AI工具虽然好用，但总感觉有点“隔靴搔痒”：
它们都是“别人家的”AI，我们只能用，不能改，更不能完全掌控。
它们回答的都是通用知识，一旦涉及到我们自己的具体需求，比如公司内部的资料、个人的偏好，它们就无能为力了。
想在自己的网站或App里集成AI？想和朋友一起打造一个专属的AI工具？更是难上加难。
Dify，这个名字听起来可能有点陌生，但它其实是一个非常强大的工具，能让AI真正为我们普通人所用。它能让您不用写代码，像搭积木一样，创建属于您自己的AI应用。更棒的是，您可以把它部署在NAS上，数据安全、省钱、可玩性高，一举多得！
您可以把它想象成一个“AI魔法厨房”，在这里，您可以：
品尝现成的“AI大餐”： Dify 提供了很多做好的“菜”， 称之为应用。比如：
智能聊天机器人： 它可以回答您各种问题，就像一个24小时在线的私人助理。
文本生成工具： 帮您写文章、写邮件、写总结，甚至写诗、写代码，只要您能想到的，它都能帮您写。
这些“菜”都已经预先调好了味道，您直接享用就行。
定制您的“专属口味”：
如果您觉得现成的“菜”还不够满足您的需求，没关系，Dify允许您调整“配方”。您可以：
更换“调料”：Dify支持接入多种AI大语言模型（比如GPT、DeepSeek、Claude等），您可以根据自己的喜好选择不同的“调料”，让AI的回答风格更符合您的口味。
修改“菜谱”：Dify的每个应用都有详细的“菜谱”（配置参数），您可以根据自己的需求调整这些参数，让AI更好地为您服务。比如，您可以让聊天机器人更幽默，或者让文本生成工具写出更符合您要求的文章。
成为“AI大厨”（如果您愿意）：
如果您对AI有浓厚的兴趣，想更深入地了解AI的工作原理，Dify也为您提供了这个机会。Dify的可视化界面，让您像搭积木一样创建自己的AI应用。整个过程不需要写代码，只需要拖拽、连接几个模块，就能实现您的创意。
而且，Dify还支持多人协作。您可以和朋友、同事一起“烹饪”AI大餐，共同打造更强大的AI应用。
关键是：数据安全！
当您把Dify部署在自己的NAS上时，所有的数据都存储在本地，不用担心您的隐私泄露给任何第三方平台。您可以完全掌控自己的AI应用和数据，就像把“厨房”建在自己家里一样安全放心。
总之，Dify就像一个神奇的工具，它把AI的强大能力交到我们普通人手中。无论您是想直接使用AI，还是想定制AI，甚至想创造AI，Dify都能满足您的需求。这篇教程，我会手把手教您在绿联NAS上部署Dify，整个过程非常简单，即使您是NAS新手或者AI小白，也能轻松搞定。我会尽量用大白话来解释，让您一看就懂，一起开启AI的奇妙之旅！
部署容器
该容器需要一定的
linux基础，纯新手小白建议直接抄作业一步步走，本次教程一共需要9个容器，所以只会以Compose方式进行部署
克隆代码库
我选择使用Dify官方仓库的docker-compose进行部署，下面有两种方式获取官方源代码
ssh到绿联NAS克隆 Dify 源代码至本地环境
下面提供release包，上传到NAS的特定目录
https://pan.baidu.com/s/11XQjSnjDhdQu8FZ37bBZlA?pwd=rfx4
建议有科学环境的可以自己拉去代码库，这样可以保证程序是最新的。无法拉取的小伙伴我也给大家上传了网盘文件，解压后一样使用
ssh到绿联NAS上clone代码库
ssh登录绿联终端
用与绿联Nas在同一局域网的电脑使用ssh工具连接（FinalShell等）
ssh 管理员ID@绿联nasIP地址 -p 22
sudo -i #输入管理员密码，切换为root用户
看到有root字样则表示成功
安装git命令
git --version #如果 Git 已经安装，终端会显示 Git 的版本信息。如果未安装，则会提示找不到 git 命令。
sudo apt update # 更新软件包列表，确保获取最新的软件包信息
sudo apt install git # 安装 Git 软件包
git --version # 检查 Git 是否成功安装，并显示版本信息使用git命令拉取源代码
cd /volume1/Docker && git clone https://github.com/langgenius/dify.git # 将 GitHub 仓库 dify 克隆到 /volume1/Docker 目录下
如果拉取不下来部署v2raya容器，使用http代理拉取
http_proxy="http://127.0.0.1:20171" git clone https://github.com/langgenius/dify.git /volume1/Docker/dify # 使用 http 代理克隆 GitHub 仓库 dify 到 /volume1/Docker/dify 目录成功克隆至/volume1/Docker/dify 目录下
修改.env.example
绿联会将
.env.example视为隐藏文件，在文件管理器中无法看到
cd /volume1/Docker/dify/docker && ls -a # 进入 /volume1/Docker/dify/docker 目录，并列出所有文件和目录（包括隐藏文件）
编辑.env文件
cp .env.example .env # 复制 .env.example 文件到 .env，创建一个配置文件
nano .env #使用nano编辑器，修改配置文件
修改容器访问端口
使用键盘上下左右键移动光标
因为80和443端口被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13080和13443 。
使用crtrl+o保存，回车。然后ctrl+x退出编辑。
设置http代理
如果你是使用国内的一些AI或者购买的国内可以访问的中转AI的API的话可以省略这一步（点击购买→中转API）
在 Dify 的 Docker 配置目录中，找到 squid.conf.template 文件。这个文件位于 /volume1/Docker/dify/docker/ssrf_proxy 目录下。使用任意文本编辑器打开此文件，准备进行修改。
cd /volume1/Docker/dify/docker/ssrf_proxy # 进入 SSRF 代理目录
nano squid.conf.template # 使用 nano 编辑器打开 squid.conf.template 文件修改以下内容
# 定义上游代理，http代理，20172是v2raya带分流规则的端口
cache_peer 192.168.1.10 parent 20172 0 no-query default
# 禁止直接连接，强制使用上游代理
never_direct allow all
使用crtrl+o保存，回车。然后ctrl+x退出编辑。
新建文件夹
因为绿联compose版本较低，需要在/volume1/Docker/dify/docker/volumes下面手动创建一些文件夹，如下所示：
db/data
redis/data
weaviate
app/storage
certbot/conf/live
certbot/www
正式部署容器
直接选择导入该配置
还是因为绿联compose版本较低，下面会提示有些不支持的语法，删除即可
完成后点击立即部署即可，耐心等待九个容器启动。
实在拉不下来的我这边也打包了镜像，先添加到本地镜像后再点立即部署
https://pan.baidu.com/s/1rngvguXlIqYV48qhiXZY7A?pwd=ez9r
食用方法
设置管理员账户
访问后台：http://nasip:13080 根据你修改的.env文件修改端口号。
配置大语言模型
OK，到这里，Dify的部署就大功告成了！现在，您可以尽情体验这个专属的AI“魔法厨房”了，试试和聊天机器人聊聊天，或者用文本生成工具写点东西。如果您想深入探索Dify的更多玩法，比如强大的工作流功能，可以关注我的后续文章，咱们一起学习进步！当然，也欢迎您直接查阅Dify的官方中文文档，相信您一定能创造出更多有趣又实用的AI应用！
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