rag 本地知识库
时间: 2025-05-23 22:20:03 浏览: 25
### RAG 检索增强生成本地知识库实现方案
#### 技术栈概述
为了构建基于RAG的本地知识库,可以采用Node.js作为主要开发环境,并结合DeepSeek语言模型以及ChromaDB向量数据库。此组合提供了强大的检索能力和高效的文本生成能力。
#### 架构设计
架构的核心分为三个部分:数据预处理模块、检索模块和生成模块。
- **数据预处理模块**负责将原始文档转化为适合存储的形式,并提取关键特征以便后续检索操作[^1]。
- **检索模块**利用ChromaDB完成高效相似度查询任务,在接收到用户提问时快速定位最接近的知识条目[^2]。
- **生成模块**则调用DeepSeek API 或者加载其离线版本,依据检索所得内容加上额外上下文提示词来生产最终回复结果。
#### 数据流描述
当有新请求到来时:
1. 用户提交问题至前端界面;
2. 后端接收后解析该问题字符串;
3. 调用嵌入函数计算问题表示向量;
4. 使用这个向量去ChromaDB里寻找最近邻节点集合;
5. 将找到的结果连同原问句一起送入DeepSeek LLM做二次加工优化得到答案返回给客户端展示出来。
#### 关键技术点详解
##### 文档分割与编码
对于大规模非结构化资料集来说,合理切分至关重要。一般会按照句子或者段落级别来进行拆解,每一片断都需单独经历tokenization过程再转为固定维度数值表达形式存入库中待查。
```javascript
// Example of splitting text into chunks using JavaScript
function splitTextToChunks(text, maxChunkSize){
const words = text.split(' ');
let currentChunk = '';
const chunks = [];
for (const word of words){
if((currentChunk + ' ' + word).length <= maxChunkSize){
currentChunk += ((currentChunk.length === 0)? '' : ' ') + word;
}else{
chunks.push(currentChunk);
currentChunk = word;
}
}
if(chunks[chunks.length -1 ] !== currentChunk ){
chunks.push(currentChunk);
}
return chunks;
}
```
##### ChromaDB集成指南
安装chromadb npm包之后初始化实例对象即可开始定义collection用于保存训练好的embedding vectors alongside their metadata.
```bash
npm install chromadb --save
```
```javascript
const { Client } = require("chromadb");
let client = new Client();
async function addDocuments(documents){
await client.createCollection({
name:"my_collection",
getOrCreate:true,
}).then(async(collect)=>{
collect.add({documents});
});
}
addDocuments(["example document"]);
```
##### DeepSeek交互方式
可以通过RESTful接口访问远程部署的服务亦或是直接引入SDK于项目内部自行管理权重文件从而摆脱网络依赖达成完全私密化的运作模式。
```python
from deepseek import generate_text
response = generate_text(prompt="Tell me about the weather today.", model_name='ds-base-l')
print(response['generated_texts'][0])
```
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