手把手带你搭建个人AI知识库-腾讯云TDP
![](https://blog.img.07120831.xyz/2026/02/1770487337514-769.png) 前言 随着AI浪潮的汹涌澎湃，AI知识库正逐渐成为众人瞩目的焦点。如今，腾讯云TDP团队将倾囊相授，手把手带你搭建属于自己的个人AI知识库。 所需配置 硬件配置要求 CPU：最低要求为2核 内存：最低配置为4 GiB 硬盘：最低容量为20 GiB 推荐操作系统 系统：建议使用 Debian 12 知识库的选择 在知识库的选择上，我们精心挑选了Dify数据库。与其他AI知识库项目相比，Dify以轻量级的设计脱颖而出，同时在功能上更为完善，能够更好地满足用户的需求。 方法一：轻量服务器开箱即用 在轻量服务器的应用模板页面，腾讯云为用户精心准备了Dify模板，提供“开箱即用”的便捷服务。如果您希望省去繁琐的配置流程，直接选择Dify应用模板即可轻松上手。 ![](https://blog.img.07120831.xyz/2026/02/1770487337474-748.png) 方法二：手动构建 服务器的选择 这里我们选择的是腾讯云新加坡轻量服务器 ![](https://blog.img.07120831.xyz/2026/02/1770487337631-242.png) 购买成功后我们通过ssh连接到服务器 这里推荐首次进入服务器首先更新服务包，虽然不是必须，但是推荐大家养成这个良好的习惯 apt update -y ![](https://blog.img.07120831.xyz/2026/02/1770487337687-130.png) Docker的安装 更新完毕之后，我们可以进行安装Docker，这里可以参考官网的一个文档 https://cloud.tencent.com/document/product/213/46000#3urWMKkP_Vo0r04aD_bbX ![](https://blog.img.07120831.xyz/2026/02/1770487337580-45.png) 拉取源码 我们首先通过下面指令拉取dify的Docker源码 # 假设当前最新版本为 0.15.3 git clone https://github.com/langgenius/dify.git --branch 0.15.3 拉取完毕之后，我们进入dify的文件夹，然后编辑相关的配置文件。 如果你不打算修改配置文件，可以不复制环境配置文件，直接进行安装 cd dify/docker #进入 Dify 源代码的 Docker 目录 cp .env.example .env #复制环境配置文件 外部数据库连接.（可选） 这里需要修改dify部分的配置文件 我们这里可以查看官方文档：https://cloud.tencent.com/document/product/1709/116058 在dify配置文件中填写对应的向量数据库的ip和key即可 ![](https://blog.img.07120831.xyz/2026/02/1770487337695-690.png) 安装启动 接下来，我们之间安装启动！ 如果版本是 Docker Compose V2，使用以下命令： docker compose up -d 如果版本是 Docker Compose V1，使用以下命令： docker-compose up -d ![](https://blog.img.07120831.xyz/2026/02/1770487337565-125.png) 完成后，我们之间访问ip/install，即可进入安装页面 ![](https://blog.img.07120831.xyz/2026/02/1770487337553-542.png) 管理员账号密码设置完成后到这一步我们就已经安装 ![](https://blog.img.07120831.xyz/2026/02/1770487337584-72.png) 搭建知识库 接入模型 这里我们使用的是deepseek 如果您需要使用其他模型，也可以找在模型供应商找到对应的模型进行配置与安装 ![](https://blog.img.07120831.xyz/2026/02/1770487337626-618.png) 我们按照提示，安装好apikey即可 如果您有其他的api接入点，也可以自定义 ![](https://blog.img.07120831.xyz/2026/02/1770487337676-206.png) 数据获取方法一：配置爬虫 在本示例中，我们将通过配置爬虫抓取文档内容，并使用 Jina Reader 进行处理。 ![](https://blog.img.07120831.xyz/2026/02/1770487337620-24.png) ![](https://blog.img.07120831.xyz/2026/02/1770487337571-9.png) 以爬取腾讯云TDP团队小泽的博客页面为例，由于页面内容较为丰富，整个爬取过程可能需要一些时间，请您耐心等待。 完成后，我们可以看到他获取到了哪些数据 ![](https://blog.img.07120831.xyz/2026/02/1770487337589-104.png) 在操作过程中，我们只需持续点击“下一步”，系统将自动对内容进行读取、分块处理，并最终为您创建知识库。 ![](https://blog.img.07120831.xyz/2026/02/1770487337661-673.png) 数据获取方法二：上传文档 我们这里.为例子，直接导入，即可瞬间完成创建 ![](https://blog.img.07120831.xyz/2026/02/1770487337654-955.png) 创建应用 dify为我们提供了很多应用类型，这里我们以聊天助手为例 ![](https://blog.img.07120831.xyz/2026/02/1770487337669-284.png) 创建后我们注意选择知识库 ![](https://blog.img.07120831.xyz/2026/02/1770487337647-453.png) 接下来，我们问了一个问题 腾讯云轻量服务器有哪些镜像类型 稍等片刻，我们可以看到ai也是迅速回复了，并且内容也是刚才创建的数据库里面的内容 ![](https://blog.img.07120831.xyz/2026/02/1770487337681-682.png) 到这里，我们的知识库就已经搭建的差不多啦~ 你可以输入您的任意知识库内容，来看看您的知识与LLM模型在AI的黑盒中，能碰撞出什么火花~ 结语 在这场直播中，我们不仅讲解了AI知识库的搭建，还带大家体验了腾讯云向量数据库，并展示了其用法。如果您想要了解更多内容，欢迎前往微信视频号平台搜索"腾云先锋"，观看完整直播回放，获取更多云端技术干货。