Deepseek RAG项目实战
时间: 2025-06-07 19:08:59 浏览: 11
### DeepSeek RAG 实战项目示例与教程
构建基于 **DeepSeek Retrieval-Augmented Generation (RAG)** 的管道涉及多个组件的集成,包括检索模块(ChromaDB)、生成模型(DeepSeek-R1 或其他变体),以及用于协调流程的应用框架(如 LangChain)。以下是关于如何实现这一目标的具体说明:
#### 1. 技术栈概述
为了成功部署一个完整的 RAG 系统,通常会采用以下工具和技术:
- **DeepSeek-R1**: 提供强大的自然语言理解和生成能力[^1]。
- **LangChain**: 负责管理对话历史记录并简化复杂工作流的设计。
- **ChromaDB**: 支持高效的向量存储和相似度查询操作。
通过上述组合可以创建出既能快速响应又能保持高精度回复质量的服务平台。
#### 2. 数据准备阶段
在正式进入编码之前, 需要准备好训练数据集或者已有知识库作为后续检索的基础素材。这一步骤可能涉及到文件转换(比如 PDF 至纯文本), 结构化表格解析等内容提取过程.
对于多模态文档的理解,则可借助像 Donut 这样的预训练模型来完成图像到序列的任务转化[^3].
#### 3. 向量化索引建立
利用 ChromaDB 创建自定义数据库实例并将经过处理后的语料转化为对应的嵌入表示形式存入其中以便于后期查找最接近提问意图的相关片段.
```python
from chromadb import Client
client = Client()
collection = client.create_collection("my_knowledge_base")
for doc in documents:
collection.add(
embeddings=[doc.embedding],
metadatas={"source": doc.source},
ids=[doc.id]
)
```
#### 4. 查询逻辑设计
当接收到用户的输入请求时,先调用预先设定好的匹配算法找出若干候选答案项;再把这些选项传递给大型语言模型进行最终润色加工形成连贯流畅的回答输出.
```python
retrieved_docs = []
query_result = collection.query(query_texts=[question], n_results=5)
for result in query_result['ids'][0]:
retrieved_doc = Document(id=result, content=retrieved_content[result])
retrieved_docs.append(retrieved_doc)
response = langchain.run(question, context_documents=retrieved_docs)
print(response)
```
#### 5. 应用场景举例
此类解决方案非常适合应用于客服聊天机器人、企业内部搜索引擎等领域当中去解决特定行业内的专业知识获取难题。例如,在医疗健康咨询方面可以帮助医生更便捷地查阅最新研究成果摘要信息而无需花费大量时间翻阅原始论文全文资料[^2].
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