前几天，我发了一篇著作：DeepSeek + Dify ：零老本搭建企业级土产货独到化学问库保姆级喂饭教程，在公众号，知乎，星球上twitter 拳交，好多一又友王人随着进行了实操，也给了我好多的反应。
在此，我特意作念一下蚁合答疑，但愿一又友们少走弯路，主要蚁合在以下两点：
一、Dify 和 ollama 筹办时，使用本机IP，还是跑欠亨怎样办？如果使用本机内网IP联欠亨的话，不错尝试把指定 Ollama 的 API 地址改为host.docker.internal:11434 试试
图片twitter 拳交
改完后，引申如下两个高唱：docker compose downdocker compose up -d二、学问库 embedding 模子使用哪个相比好？蓝本为了裁汰教程难度，我就使用了deepseek-r1模子行为embedding模子来使用了，使用成果也凑合过得去.
然则，deepseek-r1毕竟不是特意的embeddinig模子，他不是特意为了镶嵌场景历练的。
是以，使用deepseek-r1行为镶嵌模子时，有些问题回话的不是很尽如东谈倡导。因此，我又测试了其他几款专科embedding模子，概述限度表现：bge-m3 成果最佳，这里推选人人使用 bge-m3 行为镶嵌模子。
一）装配 bge-m3 模子bge-m3 模子装配和deepseek-r1十足相似，一个高唱即可装配：
ollama pull bge-m3
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Embedding 模子那么多，为什么领受 nomic-embed-text ？
BGE (BAAI General Embedding) 专注于检索增强llm边界，经本东谈主测试，对中语场景相沿成果更好，天然也有好多其他embedding模子可供领受，不错左证我方的场景，在ollama上搜索“embedding”查询合适我方的镶嵌模子。
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二）成立 Embedding 模子图片
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三）创建学问库图片
四）上传贵寓图片
五）保存并贬责图片
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六）学问库创建完成图片
七）测试成果对比不错看到，使用bge-m3之前，关于有些问题的回话，风马牛不干系，固然就怕间谜底是对的，然则那是蒙的，并莫得援用到正确的学问库对应的信息。
格林童话使用了bge-m3之后，很赫然谜底有理有据，推理依据是正确的高下文，而非测度。
是以，学问库回话成果跟Embedding模子有很大关系，需要左证本色场景进行选型。
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如果还有疑问，不错加我微信私聊：ao-ai-coding，也不错通过飞书文档检察试试答疑，答疑内容会在这个文档内及时更新，文档地址：https://i3k3w6il9z.feishu.cn/docx/O8XSdRrt3o30Jmx8ZTccVgY0nLg?from=from_copylink
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