数据安全、成本控制与专业内容创作的三大痛点困扰着每一位产品经理。本文揭秘一套完全免费、本地私有化的AI解决方案，通过Docker+Dify+Ollama的黄金组合，1小时内打造专属写作智能体。从极简部署到知识库搭建，手把手教你突破商用AI的局限，让垂直领域创作从此游刃有余。

产品经理如何用免费开源工具，构建自己的专业内容创作智能体

前言：为什么需要本地私有化AI？

作为产品经理，我们在撰写产品方案、项目文档、行业分析时，经常面临三大痛点：

1. 数据安全顾虑：企业内部文档、项目细节涉及敏感信息，不敢直接传给云端AI

2. 成本控制压力：GPT-4、Claude等商用模型API费用不菲，长期使用成本高企

3. 内容专业度要求：通用AI难以理解企业信息化、ERP、数智化等垂直领域知识

今天分享一套完全免费、本地私有化、零代码的解决方案，让你在1小时内搭建专属AI写作工作台。

先说个实话：如果你只是想快速体验本地大模型，其实有个更简单的方案——直接安装Ollama就行。

下载安装Ollama，ollama pull qwen2:7b，然后ollama run qwen2:7b，就能在命令行里对话了。这个方案5分钟搞定，没有Docker、没有Dify，就是一个纯粹的本地模型调用工具。

但为什么我还是推荐你花点时间把Docker和Dify.AI也装上？因为它们能解决的问题，Ollama做不到。

一、核心方案架构

我们采用”三驾马车”组合，每个都经过实战验证：

整体优势：

0代码部署，产品经理也能轻松上手

全程本地运行，数据零外泄

三大组件全免费，无任何隐性成本

支持Windows/macOS/Linux，推荐桌面版体验

二、方案选择：直接用Ollama vs 完整部署

先把这个说清楚，避免你走弯路。

方案A：只装Ollama（极简方案）

适用场景：

只是想快速体验本地大模型

临时需要AI帮忙写点东西

对命令行不排斥

操作步骤：

// bash

#

1. 安装Ollama（5分钟）

# 下载：https://ollama.com/

#

2. 拉取模型（2-5分钟） ollama pull qwen2:7b

#

3. 开始对话 ollama run qwen2:7b

优点：

5分钟搞定，没有学习成本

不需要Docker，不占用额外资源

纯净，就是模型调用

缺点：

命令行交互，体验一般

没有提示词管理，每次都要重新输入

没有历史记录，对话完就没了

没法上传文档构建知识库

不方便分享给别人用

我的判断：如果你只是偶尔用用，这个方案足够了。但如果打算长期用、深度用，建议往下看。

方案B：完整部署（推荐方案）

为什么推荐：

1. 可视化交互

Dify提供Web界面，不用记命令，浏览器打开就能用，和用ChatGPT体验差不多。

2. 提示词模板化

你可以把常用的Prompt保存成模板，比如”PRD模板”、”竞品分析模板”，点一下就能用。不用每次重新输入。

3. 知识库能力（RAG）

这是关键。你可以上传公司文档、产品手册、历史PRD，AI会检索这些内容再回答。相当于给AI”喂”了你们公司的知识库，输出更贴合实际。

4. 多应用管理

可以创建多个应用：一个写PRD、一个写竞品分析、一个写周报。每个应用有独立的提示词和配置，互不干扰。

5. 协作分享

生成链接分享给团队成员，大家都能用。特别是你搭建好一个专业助手后，其他人也能复用，避免重复造轮子。

6. 工作流编排

Dify支持工作流，可以编排复杂任务：比如”检索资料→生成大纲→撰写内容→格式化输出”，一键完成。

额外成本：

Docker：约3-5GB磁盘空间

学习时间：额外40分钟（主要是配置）

我的建议：

如果你是产品经理，打算用AI提升日常工作效率，方案B worth it。一次部署，长期受益。

三、部署实战（5步完成）

第一步：安装Docker（基础设施）

Docker是容器化技术，让部署像安装软件一样简单。

下载安装：

官网：https://www.docker.com/products/docker-desktop/

Windows用户需先开启WSL2功能

双击安装包，一路”下一步”即可

验证安装：

打开终端（CMD/PowerShell），执行：

// bash docker –version docker compose version

出现版本号说明安装成功。

第二步：本地部署Dify.AI

这部分的时间会比较长，主要是下载相关文件较久。

1. 克隆Dify代码

// bash git clone https://github.com/langgenius/dify.git cd dify/docker

2. 配置环境变量

// bash cp .env.example .env

用记事本打开.env文件，修改两项关键配置：

数据库密码（改成强密码）

POSTGRES_PASSWORD=your_strong_password

Web端口（默认80，如冲突可改为8080）

NGINX_HTTP_PORT=80

3. 启动服务

// bash docker compose up -d

首次启动会下载镜像（约3-5GB），耐心等待5-10分钟。

4. 访问初始化

浏览器打开：http://localhost:80

按提示创建管理员账号

登录后进入Dify控制台

第三步：安装Ollama并加载模型

1.下载Ollama

官网：https://ollama.com/

双击安装包，默认路径安装

2. 验证安装

// bash ollama –version

3. 拉取Qwen2-7B模型

// bash ollama pull qwen2:7b

模型约4GB，下载后自动启动服务。

4. 测试运行

// bash ollama run qwen2:7b

进入对话模式，输入/bye退出。

第四步：Dify对接Ollama

1. 安装Ollama插件

Dify控制台 → 左侧「插件」→「探索Marketplace」→ 搜索「Ollama」→ 安装

2. 配置模型供应商

右上角头像 →「设置」→「模型供应商」→「Ollama」→「添加模型」

填写关键参数：

模型名称：qwen2:7b

基础URL：http://host.docker.internal:11434

模型类型：对话

上下文长度：4096

最大Token：4096

3. 测试连接

点击「测试连接」，显示「成功」即完成对接。

第五步：创建专业内容创作智能体

1. 新建对话型应用

Dify控制台 →「应用」→「创建应用」→ 选择「对话型应用」

名称：专业内容创作助手

2. 配置系统提示词

在「系统提示词」中粘贴：

你是一位资深产品经理，擅长撰写产品经理、AI、企业数智化、信息化领域的专业文章。

要求：

• 结构清晰：标题+摘要+分点论述+案例+总结
• 风格专业：逻辑严谨、数据准确、语言精炼
• 适配平台：公众号（吸睛标题+排版）、知乎（深度拆解）、人人都是产品经理（实战导向）
• 融入案例：结合企业信息化、ERP、数智化落地实战经验
• 避免AI味：自然流畅、符合资深PM视角

3.选择模型

模型：qwen2:7b

温度：0.7（平衡创意与严谨）

4. 发布使用

点击「发布」→ 生成访问链接，开始创作！

四、应用实战

输入指令示例：

“写一篇《产品经理如何落地企业数智化项目》，适配公众号风格”

AI输出结构化内容：

吸睛标题：《从0到1：产品经理如何落地企业数智化项目（附实战清单）》

摘要：200字核心观点

正文：分5个章节（现状分析、方法论、实施步骤、避坑指南、案例复盘）

总结：3条关键洞察

验证大模型为本地模型，Ollama也可以用powershell访问：

五、高级PM落地要点

1. MVP思维

先完成基础创作功能，验证效果后再扩展知识库、多平台适配。

2. 数据安全优先

全程本地部署，企业敏感文档可上传至Dify知识库，实现RAG增强，数据不经过任何第三方服务器。

3. 成本控制

当前方案零成本，后续如需更强性能，可接入GPT、DeepSeek、千问等模型，依然本地运行，无API费用。

我在本地部署、嵌入了3个大模型gpt-oss:20b，qwen3-coder:30b和qwen2:7b。

4. 可扩展性

添加企业知识库：上传PDF/Word/Excel文档，构建专属知识库

多模型切换：不同场景用不同模型（创作用Qwen2，代码用DeepSeek-Coder）

工作流编排：Dify支持复杂工作流，可实现”检索-创作-校对-发布”自动化

六、部署避坑提示

说个我踩过的坑，你别踩。

部署过程中，我一度以为Docker和Dify没装好，因为访问localhost没反应。折腾半天后发现其实已经部署成功了，只是我没注意到登录入口在80端口。

然后参考多方智能工具的答疑与指引把所有容器都删了重新来——完全没必要。

给你的建议：

1. 耐心等待：docker compose up -d后，等5-10分钟再访问，首次启动下载镜像需要时间

2. 检查端口：默认80端口，如果被占用记得改.env里的配置

3. 看日志：如果访问不了，执行docker compose logs看报错信息

4. 不要急着删：容器启动失败通常是配置问题，不是部署失败，先排查原因

如果实在折腾不动怎么办？

那就先用Ollama方案，至少能快速用起来。等有时间再慢慢折腾Dify，不急。

七、关键资源汇总

Dify官方资源

官网：https://dify.ai/

开源仓库：https://github.com/langgenius/dify

部署文档：https://docs.dify.ai/getting-started/install-self-hosted/docker-compose

Ollama官方资源

官网：https://ollama.com/

模型库：https://ollama.com/library

Qwen2官方资源

模型页面：https://ollama.com/library/qwen2

阿里通义千问：https://tongyi.aliyun.com/qianwen/

写在最后

这套方案的真正价值不在于”免费”，而在于让产品经理拥有了可控的AI能力。

当你能本地化部署、自定义提示词、管理企业知识库时，AI就不再是一个简单的对话工具，而是真正融入你工作流的生产力引擎。

如果你在部署过程中遇到问题，欢迎在评论区交流，我会一一解答。

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