Ollama+DeepSeek R1搭建RAG系统
时间: 2025-03-04 18:19:18 浏览: 56
### 使用 Ollama 和 DeepSeek R1 构建 RAG 系统
#### 一、环境准备
为了构建基于检索增强生成 (RAG) 的系统,需先安装并配置好必要的软件包和服务。这包括但不限于 Python 开发环境以及 Docker 容器平台用于部署 Ollama 及其关联组件。
- **Ollama**: 轻量级的本地 AI 模型执行框架能够简化模型管理流程,在本地环境中高效运行复杂算法[^2]。
- **DeepSeek R1**: 推理工具支持多种自然语言处理任务,适用于创建智能对话代理或其他交互式应用实例[^3]。
#### 二、集成与开发
通过组合上述两个关键技术要素——即作为底层支撑架构部分的 Ollama 平台同上层业务逻辑实现者角色定位下的 DeepSeek R1 工具集——可达成如下目标:
- 实现从文档库中提取相关信息片段的功能;
- 将获取到的知识点融合至最终输出的回答文本里去;
具体操作步骤涉及编写自定义脚本以调用 API 或 SDK 方法完成数据交换过程,并确保整个工作流顺畅无阻地运转起来。
```python
from deepseek_r1 import create_retriever, generate_response
def rag_pipeline(query):
retriever = create_retriever()
docs = retriever.search_documents(query=query)
response = generate_response(context=docs, query=query)
return response
```
此段代码展示了如何初始化一个检索器对象 `retriever` ,并通过该对象的方法 `search_documents()` 执行查询请求从而获得一系列候选文件列表 `docs` 。随后借助于另一个辅助函数 `generate_response()` 来合成最终回复内容给定用户提问 `query` 。
#### 三、优化建议
当遇到回答质量不高或效率低下的情况时,应当考虑采取措施改善现有状况。例如重新审视输入资料的质量控制环节,或是微调参与运算的各项超参数设置等手段来提升整体表现水平[^4]。
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