怎样结合deepseek_chat

### 如何将 DeepSeek Chat 与 FAISS 和 LangChain 集成 #### 1. **DeepSeek Chat 的简介** DeepSeek Chat 是由 DeepSeek 提供的一种强大的对话式人工智能服务，以其低成本和高性能的特点受到广泛关注[^2]。通过将其与 FAISS 和 LangChain 结合，可以构建一个具备知识检索能力和上下文记忆功能的智能问答系统。 --- #### 2. **集成架构概述** 整个系统的集成分为以下几个模块： - 使用 LangChain 来管理模型、提示词模板以及对话历史记录。 - 利用 FAISS 构建高效的向量索引以支持快速的知识库检索。 - 调用 DeepSeek Chat API 或者本地部署的 DeepSeek 模型来生成高质量的回答。 这种架构允许用户不仅能够从预定义的知识库中提取信息，还能动态生成新的内容，从而提升用户体验。 --- #### 3. **具体实现步骤** ##### （1）**设置 DeepSeek Chat 接口** 首先需要获取并配置 DeepSeek Chat 的访问权限。这可以通过注册 DeepSeek 开放平台账户完成，并申请专属的 API 密钥[^4]: ```python import os from langchain_community.llms import DeepSeek os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"] = "your_api_key_here" llm = DeepSeek(model_name="deepseek-chat") ``` 此代码片段初始化了一个连接至云端版本的 DeepSeek Chat 大规模语言模型实例。 ##### （2）**加载文档并生成嵌入** 接下来，准备待检索的数据源并将它们转换为适合输入 FAISS 的形式。假设这些资料已经保存在一个目录下作为纯文本文件存在，则可按照如下方式进行处理: ```python from langchain_community.document_loaders import DirectoryLoader from langchain_community.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings # 加载所有子文件夹内的 .txt 文件 loader = DirectoryLoader('./data', glob='**/*.txt') docs = loader.load() # 文档分割器设定最大长度为 500 字符，重叠区域大小设为 50 text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50) splits = text_splitter.split_documents(docs) # 创建 Hugging Face Embedding Model 实例 embedding_model = HuggingFaceEmbeddings() embeddings = embedding_model.embed_documents([split.page_content for split in splits]) ``` 以上程序读取指定路径下的所有 `.txt` 类型文档，随后采用递归字符法切割原始段落到更短的部分以便后续操作；最后借助预先训练好的 BERT 系列算法得到对应每一小节的内容表征向量[^3]. ##### （3）**建立 FAISS 向量数据库** 有了前面产生的嵌入数组后，现在可以正式组建我们的 FAISS 数据结构了: ```python import numpy as np import faiss dim = len(embeddings[0]) # 获取单个样本维度数 index = faiss.IndexFlatL2(dim) # 初始化 L2 度量标准平面索引对象 index.add(np.array(embeddings).astype('float32')) # 添加全部嵌入数据进入索引体系 ``` 这一阶段建立了基于欧几里得距离衡量机制的基础 FAISS 存储容器，并成功导入先前计算所得的所有条目[^5]. ##### （4）**定义查询逻辑** 当一切准备工作就绪之后，便能着手编写实际业务场景所需的搜索函数啦! 下面给出了一种简单示范: ```python def search_similar_texts(query_str, top_k=3): query_emb = embedding_model.embed_query(query_str) D, I = index.search(np.array([query_emb]).astype('float32'), k=top_k) similar_chunks = [] for i in range(top_k): idx = I[0][i] score = D[0][i] content = splits[idx].page_content similar_chunks.append({ 'score': float(score), 'content': str(content) }) return similar_chunks ``` 这个辅助工具接受任意字符串类型的提问请求，返回与其最为相近的一些候选答案及其匹配程度得分值[^3]^. ##### （5）**整合进 LangChain 流程** 最终一步便是把这些组件串联起来形成完整的解决方案链路图谱: ```python from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.chains import RetrievalQAWithSourcesChain template = """Use the following pieces of context to answer the question. {context} Question: {question} Answer:""" prompt_template = PromptTemplate.from_template(template) retriever = VectorStoreRetriever(vectorstore=index, embeddings_function=embedding_model.embed_query) qa_with_sources_chain = RetrievalQAWithSourcesChain.from_llm( llm, retriever=retriever, prompt=prompt_template ) result = qa_with_sources_chain({"question": "Your Question Here"}) print(f"Final Answer:\n{result['answer']}\n\nReferences:") for ref in result['sources']: print(ref) ``` 在此处我们定制了一份专用模版指导 DeepSeek 正确解析传来的背景资讯进而作出回应动作；与此同时还启用了矢量化储存检索器负责挑选关联最高的若干份参考资料传递给下游环节加工成型最终成果展示出来[^1]^. --- ###