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DeepSeek的成功已验证AI的强大，拥抱它不再是选择，而是生存之道！对于资源有限的中小企业，智能客服就是最高效、最落地的AI突破口！想知道如何零基础快速搭建，实现服务升级、效率翻倍？这篇保姆级实操指南，就是你弯道超车的起点！

先说思路：利用开源平台Dify搭建RAG+智能体，然后将其嵌入到你的官方网站。最终效果是这样的。

默认右下角会有一个小气泡，当我们点击它之后，就会出现一个如上图这样的聊天窗口，然后我们就可以跟它聊天对话啦。

一、搭建Dify

我这里使用的是一台阿里云的机器，系统我选择的是ubuntu22.04, 2C4G，磁盘50G。

1）安装Docker

apt install  docker.io  docker-compose2）启动docker服务

systemctl start dockersystemctl enable docker3）设置docker加速器

参考：https://articles.zsxq.com/id_eva0rcb1xc5p.html

4）获取Dify源码

如果系统里没有git命令，需要先安装一下

apt install git然后使用git clone Dify的源码

git clone https://github.com/langgenius/dify.git5）配置Dify

cd  dify/dockercp  .env.example  .env编辑.env文件，要更改的项有：

DB_PASSWORD=difyai123456   ##这个是数据库密码，需要更改为合适的密码6）启动Dify服务

# 注意，一定要到  dify/docker目录下docker-compose up  -d7）查看服务状态

docker-compose ps8）查看日志

docker-compose logs -f api  ##查看api日志9）浏览器访问Dify

http://你的公网ip

初次登录需要设置管理员账号

二、设置大模型

Dify支持的大模型有很多，比如GPT、Gemini、DeepSeek、千问、文心一言等等，甚至硅基流动这样的服务平台也支持。

建议大家使用国内的大模型，不用考虑网络问题，如果实在避不开要使用GPT，还需要想办法解决连接国外网络的问题。这里，我用的是DeepSeek大模型。

1）到DeepSeek官网获取key

地址：https://platform.deepseek.com/api_keys

在申请api key之前，需要先充值，如果测试的话，充值2元足够。

然后创建api key

这个key创建的时候，一定要复制一下，过后你就没办法复制了。

2）到Dify平台设置DeepSeek的api key

点右上角头像，找到“设置”按钮，点击左侧的“模型供应商”

找到深度求索模型，先点安装，然后点击设置

将你的DeepSeek api key填写到这里

三、创建RAG知识库

1）准备内部文档

这个文档主要用来让智能客服机器人在回答用户问题时做参考。

2）创建知识库

点击“知识库”

点击“创建知识库”

上传文件后，点击下一步，分段设置这里保持默认，点击保存并处理

四、创建应用

这个应用用来调用前面创建的知识库。

1）创建空白应用

2）类型选择聊天助手

3）生成优化提示词

优化前的提示词是这样的：

分析用户提问的问题，是否是外贸行业相关，如果是则优先查询知识库来回答。如果不是外贸相关问题，委婉拒绝，然后引导用户提问外贸相关问题。4）添加前面创建的知识库

5）设置对话开场白以及开场问题

6）发布

点击“发布”即可发布应用，应用发布后，可以通过调用api的形式来调用此应用，也可以在你现有网站中通过嵌入代码的形式引用此应用

这段代码就是接下来我们要嵌入到网站中的。

五、嵌入网页

由于，我手里没有演示的网站，所以我临时使用豆包生成了一个测试网页，你也可以使用扣子空间。

豆包：https://www.doubao.com/chat/，点击AI编程

我的提示词如下：

请帮我设计一个简单的企业网页，外贸行业相关，最核心的功能是： 在网页右下角嵌入一个小按钮，这个小按钮当鼠标点击时会出现一个客服聊天窗口。 这部分代码，我来提供。 嵌入代码如下：  <script> window.difyChatbotConfig = {  token: 'mwSXtGDoHIpcWlQ4',  baseUrl: 'http://147.15.96.112',  systemVariables: {    // user_id: 'YOU CAN DEFINE USER ID HERE',    // conversation_id: 'YOU CAN DEFINE CONVERSATION ID HERE, IT MUST BE A VALID UUID',  }, }</script><script src="http://147.15.96.112/embed.min.js" id="mwSXtGDoHIpcWlQ4" defer></script><style>  #dify-chatbot-bubble-button {    background-color: #1C64F2 !important;  }  #dify-chatbot-bubble-window {    width: 24rem !important;    height: 40rem !important;  }</style>最后介绍下我的大模型课：我的运维大模型课上线了，目前还是预售期，有很大优惠。AI越来越成熟了，大模型技术需求量也越来越多了，至少我觉得这个方向要比传统的后端开发、前端开发、测试、运维等方向的机会更大，而且一点都不卷！

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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。

L2级别：AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别：大模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

四、大模型项目实战

学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

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