昨天我們確立了打造「AI 美食探店與聚餐小助手」的目標與架構藍圖。

在進入 AI 提示詞設計與外部地圖 API 串接之前，首要任務是準備好開發環境。本專案的核心推論大腦（Dify）與工作流中樞（n8n）皆採用開源方案，今天我們就透過 Docker Compose 容器化技術，在本地端快速完成環境佈署。

為什麼選擇容器化架構？

在本地端同時運行多個開源系統時，常會面臨資料庫相依性、快取中介軟體以及執行階段環境版本衝突等問題。

透過 Docker 容器化方案具備以下優勢：

• 環境隔離：將應用程式、PostgreSQL 資料庫與 Redis 快取封裝於獨立容器內，不污染本機環境。
• 配置一致：透過設定檔定義網路與儲存磁碟，確保開發與後續遷移時的行為一致。
• 快速重置：服務異常時可隨時銷毀並重新拉起，降低環境維護負擔。

環境依賴與前置準備

在執行容器佈署前，系統需具備以下基礎工具：

• Docker Desktop（已啟用容器虛擬化引擎）
• Git 版本控制工具

可透過以下指令確認本機環境狀態：

docker --version
docker compose version

核心服務佈署流程

1. 建立自動化流程引擎（n8n）
   n8n 負責接收外部請求並與第三方 API 溝通。在此配置本機連接埠 5678 映射，並將工作流程資料掛載至本機資料夾以確保持久化：

mkdir -p food-agent/n8n-data && cd food-agent

docker run -d \
  --name my-n8n \
  -p 5678:5678 \
  -v $(pwd)/n8n-data:/home/node/.n8n \
  --restart unless-stopped \
  docker.n8n.io/n8nio/n8n

服務啟動後，造訪 http://localhost:5678 即可進入工作流視覺化畫布。

2. 佈署 AI 應用平台（Dify）
   Dify 負責美食 Agent 的角色 Prompt、對話推論以及私房名單的向量檢索。我們直接引用官方的 Docker Compose 堆疊配置：

cd dify/docker
cp .env.example .env
docker compose up -d

服務驗證與初始化
各容器正常啟動後，即可進行初始化驗證：

1.透過 docker compose ps 確認所有子服務皆處於 Up 或 healthy 狀態。

2.開啟瀏覽器進入 http://localhost/install 完成 Dify 管理員帳號配置。

3.進入管理後台，確認「工作室」、「知識庫」與「工具」三大模組皆可正常存取。
今日小結與明日預告
今天我們順利將系統的兩大核心底座——n8n 與 Dify 於本地端搭建完成。

目前兩項服務皆運行於本機內部網路（localhost）。明天 【Day 3】，我們將引入 ngrok 工具建立安全的反向代理穿透隧道，讓外部服務能夠與本地工作流建立通訊，正式啟動對外 Webhook 的整合測試！