deepseek+rag+爬虫创建个人知识库
时间: 2025-03-04 07:34:07 浏览: 99
### 使用 DeepSeek 和 RAG 结合爬虫技术创建个人知识库
#### 构建数据采集模块
为了构建一个高效的个人知识库,首先需要建立可靠的数据源。通过使用爬虫技术可以从互联网上获取大量有价值的信息资源。对于特定领域的需求,可以定制化开发专门用于抓取目标网站内容的网络爬虫程序。
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def fetch_webpage(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
return soup.prettify()
```
此部分工作可借鉴已有课程中的实践经验[^1],确保所收集到的数据既合法又具有实用性。
#### 数据预处理与清洗
获得原始网页资料之后,需对其进行必要的清理操作以去除无关标签、广告等内容,并提取出真正有用的文字描述或其他形式的知识条目。这一过程同样依赖于Python编程技巧及其第三方库的支持。
```python
def clean_data(raw_html):
cleaned_text = raw_html.replace('\n', '').strip() # 去除多余空白符
unwanted_tags = ['script', 'style'] # 定义不需要保留下来的HTML标签列表
for tag in unwanted_tags:
[s.extract() for s in raw_html('tag')] # 移除指定类型的HTML标签
return cleaned_text
```
#### 整合DeepSeek大模型实践
当准备好足够的高质量语料后,则可以通过调用像DeepSeek这样的大型语言模型来进行进一步加工处理。借助其强大的自然语言理解能力,能够自动识别并分类不同主题下的知识点;同时还能辅助完成诸如摘要生成之类的任务,从而提高整个系统的智能化水平。
#### 应用RAG框架优化查询效率
最后,在实际应用过程中引入基于检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)机制的设计思路。该方法允许系统在接受用户提问的同时即时访问预先存储好的外部数据库或索引文件,从中挑选最贴切的答案候选集供最终合成参考之用。如此一来不仅提升了回复质量还有效减少了因内部参数调整不当而引发的各种错误情况的发生几率。
```python
class KnowledgeBaseSearcher:
def __init__(self, db_path):
self.db_connection = sqlite3.connect(db_path)
def search(self, query_string):
cursor = self.db_connection.cursor()
sql_query = "SELECT * FROM knowledge_entries WHERE content LIKE ?"
results = cursor.execute(sql_query, ('%' + query_string + '%',)).fetchall()
return results
```
上述流程展示了如何综合利用多种先进技术手段搭建起一套完整的个性化学习平台解决方案[^2]。
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