近段時間以來，"高中禁止補課"的浪潮席捲全國。有些家長嘴上說着支持減負，心裏卻難免要犯嘀咕，沒了補習班，那孩子作業遇到難題怎麼辦？
全靠家長輔導？那別說微積分了，光是歷史年份和化學週期表，都沒準能把一些家長逼得啞口無言。
雖然我家孩子還小，不過可有不少同事遇到了這個問題，平時在單位聊天時也沒少討論。
作爲10年NAS老玩家，家裏NAS都有好幾臺，我自然而然想到了一個曲線救國的思路——
能否利用NAS在本地存儲教輔資料，再配合頂尖大模型DeepSeek-R1-671B滿血版的強悍推理能力，打造一臺24小時在線的智能家教？
這樣二者配合，就能同時解決NAS算力不夠強，以及AI大模型容易出現幻覺的問題。就算比不上真人教師的輔導水平，但再怎麼說也能幫忙做個查缺補漏、提煉思路的活兒不是？
於是乎最近仔細研究了一番，摸索出了這套AI教輔知識庫的具體部署方案，今天就以我手頭這臺威聯通（QNAP）TS-464C2爲例，爲大家演示詳細的操作步驟：
一、Dify是什麼？
這套本地AI知識庫的部署思路，是以威聯通NAS上安裝的Dify爲核心的。這款軟件是目前特別火的開源 LLM 應用開發平臺，目前在GitHub上已經有了8萬多顆星：
Dify的主要特色是界面非常直觀，並且功能很強，結合了AI工作流、RAG檢索、Agent 智能體、模型管理等功能，無縫集成了幾十家AI算力提供商的對接方式，可以輕鬆構建生成式AI應用，易用性極佳。
二、威聯通NAS部署Dify詳細流程
1.下載Dify代碼包
Dify在NAS端的安裝方式與普通的拉取方式不太一樣，需要首先去GitHub頁面中克隆代碼庫。
考慮到國內特有的網絡環境，這裏比較推薦大家直接用PC瀏覽器下載代碼壓縮包，然後解壓縮進行後續操作。
如下圖所示，進入Dify的代碼界面後，直接點擊綠色的“Code"按鈕，然後選擇Download ZIP即可將代碼包下載到電腦上。
解壓縮後如下圖所示，我們直接進入docker文件夾進行後續操作。
2.修改環境變量
進入docker文件夾，我們需要將下圖中的.env.example文件移除.example後綴，重新命名爲.env，然後使用記事本或者NotePad++之類的軟件將其打開。
這裏我圖省事兒，直接用記事本將其打開，接下來我們需要修改幾個設置項。
首先搜索UPLOAD_FILE關鍵字，找到下圖中的UPLOAD_FILE_SIZE_LIMIT和UPLOAD_FILE_BATCH_LIMIT參數。
UPLOAD_FILE_SIZE_LIMIT參數表示單次上傳的文件大小，默認只有15MB，這裏我們將其修改爲1500，這樣就很充裕了。
UPLOAD_FILE_BATCH_LIMIT參數表示單次可以批量上傳的文件數量，默認爲5個，這裏大家根據自己需求選擇即可，我是設置爲50個。
接下來，搜索“BODY_SIZE"關鍵字，找到NGINX_CLIENT_MAX_BODY_SIZE參數，這是Dify允許上傳保存的文件總大小，默認只有15MB，太小了，這裏隨手給它多加幾個0即可：
接着，繼續搜索“******_NGINX_PORT"關鍵字，下圖紅框圈出的兩個參數，分別代表反向代理後，我們訪問Dify的端口。
默認情況下，http的訪問端口是80，https的訪問端口是443，這倆端口都太敏感了，不建議使用，最好能根據個人需求修改掉。比如我自己就將二者分別修改爲了8080和8443.
爲了避免等會兒部署時候出現差錯，這裏最好在dify-main/docker/volumes中再手動創建一些文件夾，分別是：
1.db/data
2.redis/data
3.weaviate
4.app/storage
5.certbot/conf/live
6.certbot/www
3.威聯通NAS部署Dify
將.env文件修改保存，並且新建幾個文件夾後，接下來我們就將Dify代碼庫下的整個docker文件上傳至NAS裏，例如我就按照習慣將其上傳到了威聯通TS-464C2的Container文件夾中，並將其重新命名爲dify。
由於Dify的部署過程會拉取至少8個docker映像，而現在國內是不方便正常訪問docker hub的，所以最好提前在威聯通的Container Station中提前設置一下docker鏡像加速服務器（相關教程可以參考NAS領域大佬@羊刀仙的文章，講解的非常詳細）：
然後在NAS的控制檯——網絡和文件服務——Telnet/SSH頁面中，臨時啓用NAS的SSH功能：
接着，我們使用putty之類的SSH工具登錄NAS的局域網IP地址，輸入用戶名和密碼，再使用CD命令進入我們剛纔上傳的docker文件夾：
使用ls命令確認一下文件夾無誤後，我們直接輸入docker compose up -d命令，自動部署Dify。
在拉取好幾個鏡像之後，回到威聯通的Container Station中，可以看到若干運行着的容器：
至此，不出意外的話，Dify已經在NAS上部署完成了，接下來咱們就來看看如何使用Dify利用本地資料，配合DeepSeek-R1的API搭建本地知識庫。
三、如何使用Dify
還記得我們剛纔在.env文件中配置的******_NGINX_PORT參數嘛？這就是我們用來訪問Dify的端口了。
比如我將其設置爲了8080，然後NAS的局域網地址是192.168.10.55，這時候就可以用下面的網址進入Dify：
http://192.168.10.55:8080
首次登錄Dify時，會要求我們自行設定郵箱、用戶名和密碼，這也是之後我們進入管理頁面的憑據。
首先咱們得點擊右上角進入設置選項，來設置一下系統使用的AI模型。由於Dify集成了許多在線API服務預設，這就讓我們的配置過程相當方便了。稍微往下拉一拉，我們在安裝模型供應商這裏，選擇安裝深度求索或者硅基流動。
如果大家只是用Dify進行AI模型對話的話，那使用深度求索官方的API服務效果最好。
不過由於我們在部署知識庫的過程中還需要對上傳的文件進行Embedding（嵌入）向量化處理，這個過程中不僅需要DeepSeek-R1，還需要專門的嵌入式模型，所以就使用了可以同時提供多個模型算力的硅基流動。
使用方式也很簡單，將我們在硅基流動中生成的API粘貼到下圖中的框裏就可以了：
粘貼API後，就可以設置系統默認的模型了。推理模型我習慣用Pro開頭付費版的DeepSeek-R1，要比免費版的效果好得多，然後Embedding（嵌入式）模型和Rerank（重排序）模型分別選了支持8K的BAAI/bge-m3和BAAI/bge-reranker-v2-m3。另外這裏也不用看到付費倆字就擔心，我充值至今1個多月了，沒事兒就用DeepSeek聊天，到現在好像才花了六七塊錢的Token。
接下來我們回到Dify主頁面，點擊上方中央的“知識庫”按鈕，開始搭建本地知識庫。Dify的知識庫來源可以是本地的TXT、PDF、DOCX等文件，也可以是在線網頁的內容，這裏我就以官方的電子版高中歷史教材爲例，批量上傳5個文件。
點擊“下一步”後，進入文本分段與清洗設置頁，這裏個人比較推薦選擇高質量的索引方式：
再往下拉，建議使用效果更好的混合檢索方式，最後點擊保存：
靜靜等待上傳的文件都完成檢索後，就可以對其進行調用了。
使用知識庫的方法也很簡單，我們在Dify的主頁首先選擇新建一個智能助手：根據下圖箭頭的提示，添加剛纔建立的知識庫、確認推理模型是否正確，再點擊發布更新：
然後在Dify主頁左側的工作區就能看到它了，接下來選擇開啓新對話，就能根據我們知識庫中已有的數據，結合DeepSeek-R1強大的思考能力，來回答學習中的問題了：
這裏簡單嘗試了一下，提問美國獨立戰爭發生的背景和結果，回答得還是挺像樣的：
其實Dify的功能還有很多很多，不過限於篇幅，本次就先簡單介紹到這裏了。大家用威聯通NAS部署後，還能再多多自行摸索研究，真的能大大提高學習和工作的效率。
最後需要多說一句，使用Dify搭建知識庫時要切記一點，Dify似乎並沒有像RAGFLOW一樣集成OCR功能，所以用來搭建知識庫的數據最好原始就是文字版，或者通過OCR數據清洗後，以便AI模型能夠正常調用。
所以如果是搭建教輔知識庫的話，個人建議還是儘量去下載官方原版的電子文件，以中小學教材爲例，包括配圖中的文字都能夠選擇，數據質量極高，而且這些電子教材資源可以在一些公衆號裏獲取下載鏈接，善用百度的話其實並不難找。
總結
目前在傳統NAS領域，基本上就是威聯通和羣暉這兩家臺企大廠在左右互搏，華碩（愛速特）雖然也算臺系NAS御三家之一，不過市佔率還是照着兩位大哥差了一些。
相較而言，羣暉是老牌大廠，由於黑羣暉培養了大批隨時可能轉正的潛在用戶羣，所以即便價格昂貴，但是市佔率還是更高。不過羣暉的問題在於硬件配置方面一直擠牙膏，在2025年的新機還在使用J4125處理器，這你敢信？頗有種讓人哭笑不得的感覺。
而威聯通在性價比方面則明顯更勝一籌，同配置、性能下，威聯通的機型往往能比羣暉便宜幾百上千元。雖然QTS系統的操作確實略有些繁複，但該有的專業功能都能提供，習慣了之後也沒啥不好的。
像我這臺威聯通TS-464C2，採用了Intel N5095 四核四線程處理器+8GB內存的配置，4+2盤位的足夠家庭和小工作室使用，相較前代產品還升級了可擴展內存插槽和鎖止硬盤位，售價只有2000元出頭，算是性價比相當相當高了，日常要推薦一波。
而具體到AI時代的應用來說，個人感覺NAS這種設備一般要7x24h運行，用來配合各種AI大模型搭建隨時待命的智能服務，是最適合不過了。
就比如今天爲大家分享這套方案，通過NAS本地大容量存儲功能特性，配合在線的AI大模型API運算力，就是非常典型的優勢互補案例，同時調用算力的成本基本也是白菜價。
而且我們放寬思路，利用NAS，不僅僅可以用來輔導孩子學習，還可以搭建烹飪、養生、甚至工作資料等等各種知識庫，這些都能大大提高我們的生活質量和工作效率，應用場景是真的廣闊。
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