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【Deepseek+Dify】wsl2+docker+Deepseek+Dify部署本地大模型知识库问题总结

news 来源：原创 2025/9/18 9:35:56

wsl2+docker+Deepseek+Dify部署本地大模型知识库问题总结

基于ollama部署本地文本模型和嵌入模型

部署教程
DeepSeek+dify 本地知识库：真的太香了

问题贴：启动wsl中docker中的dify相关的容器
发现postgre服务和daemon服务一直在重启，导致前端加载一直在转圈
Windows Docker部署Dify，容器db-1总是重启，导致http://localhost:80刷新不出来

deepseek 的api只支持completions 不支持embeddings是什么意思

Deepseek 的 API 只支持 completions，不支持 embeddings 意味着 Deepseek 的 API 提供了文本生成功能（completions），但不支持文本向量化功能（embeddings）。

具体解释：

Completions（文本生成）：
- 通过输入一段文本，模型会生成后续内容。
- 适用于续写、问答、对话等任务。
Embeddings（文本向量化）：
- 将文本转换为固定长度的向量，用于表示文本的语义。
- 适用于文本分类、聚类、相似度计算等任务。

总结：

Deepseek 的 API 只能用于文本生成，无法将文本转换为向量。如果需要文本向量化功能，需使用其他支持 embeddings 的 API，如 OpenAI 的 text-embedding-ada-002。

为什么本地部署大模型都至少需要两个模型，一个语言模型，一个嵌入模型

在本地部署大模型时，通常需要至少两个模型：一个是语言模型，另一个是嵌入模型。这种架构的设计原因主要有以下几点：

功能分工明确
语言模型：主要用于生成自然语言文本，例如回答问题、生成总结或进行对话。它的核心任务是根据输入的上下文生成连贯、准确的输出。
嵌入模型：用于将文本转换为向量表示，这些向量能够捕捉文本的语义信息，便于后续的检索和匹配操作。
检索增强的需要
在许多应用中，如检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG），需要先通过嵌入模型将文本数据向量化，然后利用向量数据库快速检索与用户查询相关的文档片段。这些片段再被送入语言模型中，用于生成更准确、更丰富的回答。
效率与性能的优化
嵌入模型通常比语言模型更轻量级，更适合进行大规模文本的向量化处理。
语言模型则专注于生成任务，对上下文的语义理解和生成质量要求更高。
这种分工可以有效降低计算资源的消耗，同时提高系统的响应速度。
语义理解和检索的结合
嵌入模型能够将文本映射到一个语义向量空间，使得语义相似的文本在向量空间中距离更近。这种特性使得嵌入模型非常适合用于文本检索、相似性分析等任务。而语言模型则更擅长处理复杂的自然语言生成任务，两者的结合可以更好地满足复杂的应用需求。
多语言和跨语言支持
在多语言场景下，嵌入模型可以将不同语言的文本映射到同一个语义空间，从而实现跨语言检索。语言模型则可以根据检索到的多语言上下文生成高质量的输出。
综上所述，语言模型和嵌入模型在功能、效率和语义处理上的互补性，使得它们成为本地部署大模型时的常见组合。

Rerank模型的作用

Rerank模型是一种用于对初步检索结果进行重新排序的模型，目的是通过更精准的语义匹配和相关性评估，提升检索系统的精度和用户体验。

核心原理
Rerank模型的核心在于对候选文档与用户查询之间的相关性进行评分，并根据评分高低对文档进行重新排序。其输入是用户查询和候选文档列表，输出是按相关性从高到低排列的文档列表。

与Embedding模型的区别
Embedding模型：主要用于将文本转换为向量表示，便于后续的相似度计算和检索。
Rerank模型：在Embedding模型的基础上，进一步对检索结果进行精细化排序，更关注细粒度的语义匹配。

应用场景
搜索引擎：对初步检索结果进行二次排序，提升搜索结果的相关性。
推荐系统：结合用户历史行为和物品特征，优化推荐结果的排序。
问答系统：在检索增强生成（RAG）架构中，对检索到的文档进行重新排序，确保大语言模型（LLM）优先使用最相关的文档生成回答。
常见Rerank模型
Cohere Rerank：通过语义匹配提升搜索质量，支持长上下文和多种检索场景。
BGE-Reranker：由北京智源人工智能研究院（BAAI）推出，适用于中文和多语言场景。
Jina Reranker：支持本地部署，结合Jina的Embedding模型，用于知识库检索。

优势

高精度：显著提升检索结果的相关性。
上下文敏感：结合上下文信息和用户意图，提供更精准的结果。
灵活性：可以结合多种特征（如文档质量、用户行为等）进行排序。示例在电商搜索中，Rerank模型可以对初步检索出的产品进行重新排序，确保最符合用户意图的产品排在前面，从而提升用户体验。

Dify分段的作用

Dify 的分段功能主要用于优化知识库的检索效率和回答精准性。以下是其主要作用和应用场景：

分段的作用提高检索效率：由于大语言模型（LLM）的上下文窗口有限，无法一次性处理整个知识库的内容。通过分段，将长文本划分为多个内容块，可以更高效地进行检索和匹配。
提升回答精准性：分段后，系统可以根据用户问题快速召回与问题高度相关的内容块，减少无关信息的干扰。这种细粒度的匹配能够帮助模型更准确地理解问题并生成更贴合知识库内容的回答。
分段模式 Dify 提供了两种分段模式，分别适应不同的文档结构和应用场景：（1）通用分段特点：系统按照用户自定义规则将内容拆分为独立的分段。适用场景：适用于内容简单、结构清晰的文档（如FAQ列表）。设置项：
分段标识符（默认为\n，支持正则表达式）。分段最大长度（默认为500 Tokens，最大上限为4000 Tokens）。
分段重叠长度（建议设置为分段长度的10%-25%）。文本预处理规则（如去除多余空格、URL和电子邮件地址）。（2）父子分段
特点：采用双层分段结构，父区块提供丰富上下文信息，子区块用于精确检索。适用场景：适用于文本量较大且段落相对独立的文档。设置项：父分段：
分段标识符（默认为\n\n）。分段最大长度（默认为500 Tokens）。子分段：分段标识符（默认为句子分段）。
分段最大长度（默认为200 Tokens）。
父子分段的优势精准匹配与上下文兼顾：通过子分段进行精确检索，再结合父分段补充上下文信息，既保证了检索的准确性，又提供了完整的背景。应用场景示例：在AI智能客服中，用户的问题可以快速定位到文档中的具体句子，同时将句子所在的段落或章节发送给LLM，从而生成更精准的回答。
实时预览与调整 Dify 提供实时预览功能，用户可以根据预览效果实时调整分段策略，确保分段效果符合预期。通过合理的分段策略，Dify 能够显著提升知识库的检索效率和回答质量，满足不同场景下的需求。

Dify的索引模式

在Dify中，索引模式是指在知识库中对文档内容进行索引和检索的方式，它直接影响检索效率和回答的准确性。Dify提供了两种主要的索引模式：高质量索引和经济索引。

高质量索引
高质量索引模式通过使用Embedding模型将文本内容转换为向量，并支持以下检索方式：
向量检索：将用户问题和文档内容向量化，通过计算向量相似度匹配语义相关的内容。
全文检索：基于关键词匹配，通过倒排索引快速检索文档中的关键词。
混合检索：结合向量检索和全文检索的优势，同时应用Rerank模型对结果进行重排序。
高质量索引模式的优点是检索精度高，适合对准确性要求较高的场景。但需要注意，该模式可能会消耗更多的计算资源和费用。
经济索引
经济索引模式仅使用关键词倒排索引，通过检索文档中的关键词来匹配内容。这种方式的优点是成本较低，但检索精度相对较低，适合对成本敏感的场景。
索引模式的选择
高质量索引适用于对检索精度要求较高的场景，如专业领域的知识库。
经济索引适用于对成本敏感且对检索精度要求不高的场景。
索引模式是针对整个知识库设置的，一旦选择，将对知识库中的所有文档生效。如果需要调整，可以在知识库设置中进行切换。

为什么我在windows上安装docker desktop ，在wsl也能使用docker

在 Windows 上安装 Docker Desktop 后，能够在 WSL（Windows Subsystem for Linux） 中使用 Docker，是因为 Docker Desktop 与 WSL 2 进行了深度集成。这种集成是通过 Docker Desktop 的架构设计和 WSL 2 的特性实现的。以下是具体原因和工作原理：

1. Docker Desktop 的架构

Docker Desktop 在 Windows 上运行时，采用了以下架构：

Docker Daemon（Docker 引擎）：运行在轻量级的 Linux 虚拟机（基于 Hyper-V）中。
Docker CLI（命令行工具）：可以在 Windows 命令行（如 PowerShell 或 CMD）或 WSL 中使用。
WSL 2 集成：Docker Desktop 支持与 WSL 2 的无缝集成，使得 Docker CLI 和 Docker Daemon 可以在 WSL 2 环境中运行。

2. WSL 2 的特性

WSL 2 是 Windows Subsystem for Linux 的第二代版本，具有以下特性：

完整的 Linux 内核：WSL 2 使用了一个真实的 Linux 内核（由 Microsoft 提供），因此它能够运行 Linux 原生应用程序，包括 Docker。
与 Windows 的高度集成：WSL 2 允许 Linux 应用程序直接访问 Windows 文件系统，并与 Windows 应用程序进行交互。
支持运行 Docker：由于 WSL 2 提供了完整的 Linux 环境，Docker Desktop 可以将 Docker Daemon 和 CLI 集成到 WSL 2 中。

3. Docker Desktop 与 WSL 2 的集成

Docker Desktop 通过以下方式实现与 WSL 2 的集成：

Docker Daemon 运行在 Hyper-V 虚拟机中：
- Docker Desktop 启动时，会在 Hyper-V 中启动一个轻量级的 Linux 虚拟机，用于运行 Docker Daemon。
- 这个虚拟机与 WSL 2 共享相同的 Linux 内核。
Docker CLI 集成到 WSL 2：
- Docker Desktop 会将 Docker CLI（命令行工具）安装到 WSL 2 中。
- 当你在 WSL 2 中运行 docker 命令时，WSL 2 会通过一个特殊的 socket 文件（/var/run/docker.sock）与 Docker Daemon 通信。
文件系统互通：
- WSL 2 可以直接访问 Windows 文件系统，因此你可以在 WSL 2 中运行 Docker 命令来管理 Windows 文件系统中的容器和镜像。
自动配置：
- Docker Desktop 安装时会自动检测 WSL 2 环境，并进行必要的配置，使得 Docker 可以在 WSL 2 中无缝使用。

4. 为什么需要 WSL 2 而不是 WSL 1

WSL 1 是一个兼容层，它将 Linux 系统调用转换为 Windows 系统调用，因此它不支持运行 Docker Daemon。
WSL 2 是一个完整的 Linux 内核，支持运行 Docker Daemon 和其他 Linux 原生应用程序，因此 Docker Desktop 需要 WSL 2 来实现与 Docker 的集成。

5. 如何在 WSL 2 中使用 Docker

确保已安装 Docker Desktop 并启用 WSL 2 集成：
- 打开 Docker Desktop 设置，进入 General 选项卡，确保已勾选 Use the WSL 2 based engine。
- 进入 Resources > WSL Integration 选项卡，确保已启用 WSL 2 发行版的 Docker 集成。
在 WSL 2 中运行 Docker 命令：
- 打开 WSL 2 终端（如 Ubuntu）。
- 运行 docker --version 检查 Docker CLI 是否可用。
- 运行 docker run hello-world 测试 Docker 是否正常工作。

总结

在 Windows 上安装 Docker Desktop 后，能够在 WSL 中使用 Docker，是因为 Docker Desktop 与 WSL 2 进行了深度集成：

Docker Daemon 运行在 Hyper-V 虚拟机中。
Docker CLI 集成到 WSL 2 中，并通过 socket 文件与 Docker Daemon 通信。
WSL 2 提供了完整的 Linux 环境，支持运行 Docker。

这种集成使得开发者可以在 Windows 上同时享受 Docker 和 Linux 开发环境的便利。

大模型中的召回次数是什么意思

在大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）系统中，召回次数（Recall Count）是一个重要的参数，它决定了在检索阶段从知识库中提取多少候选文档或片段。这个参数直接影响检索的范围和效率，同时也会对最终生成的回答质量产生影响。

召回次数的定义
召回次数是指在检索阶段，系统从知识库中提取的候选文档或片段的数量。例如，当用户提出一个问题时，系统会先从知识库中检索与问题相关的文档片段，召回次数决定了检索出的候选片段的数量。
召回次数的作用
扩大检索范围： 较高的召回次数可以增加检索到相关文档的概率，减少因召回不足导致的漏检。
提高回答质量： 更多的候选文档可以为语言模型提供更丰富的上下文信息，从而生成更准确、更全面的回答。
平衡效率与精度： 召回次数越高，检索范围越广，但计算成本和时间也会增加。因此，需要根据实际需求平衡召回次数和系统效率。
召回次数的设置
召回次数的具体设置取决于以下因素：
知识库的规模： 如果知识库内容较多，可能需要更高的召回次数来确保覆盖到相关文档。
问题的复杂性： 对于复杂问题，可能需要更多候选文档来提供足够的上下文。
系统资源： 较高的召回次数会增加计算资源的消耗，需要根据硬件资源进行调整。
召回次数与Rerank的关系
在RAG架构中，召回次数与Rerank模型紧密相关：
召回阶段： 系统根据召回次数从知识库中提取候选文档片段。
Rerank阶段： Rerank模型会对这些候选片段进行重新排序，筛选出最相关的片段供语言模型使用。
召回次数的示例
假设用户提问：“如何选择合适的笔记本电脑？”
召回次数=10：系统从知识库中检索出10个最相关的文档片段。
Rerank模型：对这10个片段进行重新排序，筛选出3个最相关的片段。
语言模型：根据这3个片段生成回答，例如：“选择笔记本电脑时，需要考虑处理器性能、显卡配置、电池续航等因素……”
召回次数的优缺点
优点：
提高检索的全面性，减少漏检。
为语言模型提供更多上下文，提高回答质量。
缺点：
增加计算成本和检索时间。
如果召回次数过高，可能会引入大量无关信息，降低效率。

总结
召回次数是检索阶段的一个关键参数，它决定了从知识库中提取的候选文档数量。合理设置召回次数可以平衡检索效率和回答质量，是优化检索增强生成系统的重要环节。

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