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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

# 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)

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

docker stop dev_wecom_backend dev_wecom_postgres dev_wecom_redis

步骤2：部署 RAGFlow

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：

# 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