# 本地 AI 服务部署指南（Dify + RAGFlow）

> 更新日期：2026-07-06

## 系统要求

| 服务 | 最低内存 | 推荐内存 |
|------|----------|----------|
| Dify (CPU) | 8GB | 16GB |
| RAGFlow (CPU) | 8GB | 16GB |
| 两者同时 | 16GB | 32GB |

**当前可用内存：约 7.4GB**

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## 方案一：仅部署 Dify（推荐）

### 步骤1：停止本地不需要的容器
```powershell
# 停止开发环境（如果不需要）
docker stop dev_wecom_backend dev_wecom_postgres dev_wecom_redis
```

### 步骤2：部署 Dify (CPU版)
```powershell
cd D:\资料\03-项目开发\wecom_it_smart_desk
mkdir dify && cd dify

# 下载 Docker Compose
curl -o docker-compose.yml https://github.com/langgenius/dify/raw/main/docker/docker-compose.middleware.yaml

# 启动
docker compose up -d
```

### 步骤3：访问
- Web UI: http://localhost:8080
- API: http://localhost:8081
- 默认管理员: admin@dify.local / admin

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## 方案二：仅部署 RAGFlow（CPU版）

### 步骤1：停止本地不需要的容器
```powershell
docker stop dev_wecom_backend dev_wecom_postgres dev_wecom_redis
```

### 步骤2：部署 RAGFlow
```powershell
cd D:\资料\03-项目开发\wecom_it_smart_desk
mkdir ragflow && cd ragflow

# 下载配置
curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/infiniflow/ragflow/main/docker/docker-compose.yml
curl -o .env https://raw.githubusercontent.com/infiniflow/ragflow/main/docker/.env

# 启动（使用 CPU profile）
docker compose --profile cpu up -d
```

### 步骤3：访问
- Web UI: http://localhost:9380
- API: http://localhost:9380/api
- 默认管理员: root / infiniflow

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## 方案三：同时部署（需要16GB+内存）

1. 先停止开发容器
2. 部署 Dify（会占用约 4-6GB）
3. 等待稳定后部署 RAGFlow（会占用约 4-6GB）

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## 生产环境已配置

| 服务 | 地址 | 用途 |
|------|------|------|
| Dify 生产 | http://yw-dify.dc.servyou-it.com/ | AI 对话、工作流 |
| RAGFlow 生产 | http://10.80.0.85:8080/ | 知识库管理 |

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## 本地配置后端连接

修改 `backend/.env.dev`：

```bash
# Dify
DIFY_BASE_URL=http://localhost:8081
DIFY_API_KEY=your-api-key

# RAGFlow
RAGFLOW_BASE_URL=http://localhost:9380
RAGFLOW_API_KEY=your-api-key
```