deepseek rag是什么
时间: 2025-02-05 17:04:16 浏览: 177
### DeepSeek RAG 技术解析
DeepSeek RAG (Retrieval-Augmented Generation) 是一种结合了检索增强生成技术的应用框架,旨在提升自然语言处理任务中的上下文理解能力。该框架利用高性能的开源推理模型 DeepSeek-R1 来实现与 OpenAI-o1 类似的功能,但成本显著降低至不到其十分之一[^1]。
#### 架构概述
构建基于 DeepSeek 的 RAG 应用涉及三个主要阶段:
1. **索引创建**
使用加载器将知识库内的信息转换成多个文档片段(snippets),随后这些片段会被进一步分割并通过嵌入(embedding)算法转化为向量形式。最终,所有经过转化后的向量被保存在一个专门设计用于高效查询操作的矢量数据库(vectordb)内[^2]。
2. **信息检索**
当接收到用户提问时,系统会首先将其同样编码为向量表示,接着在预先建立好的 vectordb 中执行近似最近邻搜索(approximate nearest neighbor search, ANN),以此找出最有可能包含解答的相关 snippet 集合。
3. **响应生成**
将原始询问连同检索所得的相关 snippets 整合成一个新的提示(prompt),并提交给预训练的语言模型(LLM)——即此处所指代的 DeepSeek-R1 进行最后一步的回答生成过程。
```python
from deepseek_rag import create_index, retrieve_snippets, generate_answer
# 创建索引
create_index(knowledge_base_path="path/to/knowledge/base")
# 执行检索
related_snippets = retrieve_snippets(user_query="我想知道关于太阳系的知识")
# 生成回复
response = generate_answer(query=user_query, context=related_snippets)
print(response)
```
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