python rag deepseek
时间: 2025-03-05 20:48:19 浏览: 57
### Python RAG 和 DeepSeek 的实现及应用
#### 背景介绍
DeepSeek 是一款高性能且价格合理的大型语言模型,自推出以来迅速获得了市场的广泛关注和认可[^2]。该模型不仅具备强大的自然语言处理能力,还支持本地化部署服务[^1]。
#### 使用Python实现基于RAG的问答系统
为了展示如何利用DeepSeek构建一个基于检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)的应用程序,下面提供了一个简单的例子:
##### 安装依赖库
首先安装必要的Python包:
```bash
pip install deepseek-client faiss-cpu transformers torch
```
##### 初始化DeepSeek客户端并加载预训练模型
```python
from deepseek_client import DeepSeekClient
client = DeepSeekClient(model='deepseek-chat')
model = client.load_model()
```
##### 构建索引数据库
创建用于存储文档片段的数据结构,并建立倒排索引以便快速查询相似内容:
```python
import faiss
import numpy as np
dimension = 768 # 假设嵌入维度为768维
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)
def add_documents_to_index(doc_embeddings):
global index
vectors = np.array([emb.numpy() for emb in doc_embeddings], dtype=np.float32)
index.add(vectors)
```
##### 执行检索与生成过程
当接收到用户提问时,先从索引中找到最接近的问题表示的相关文档片段,再将这些信息传递给DeepSeek完成最终的回答生成:
```python
def rag_based_qa(question_embedding, top_k=5):
distances, indices = index.search(np.array([question_embedding]), k=top_k)
retrieved_docs = []
for idx in indices.flatten():
retrieved_doc = get_document_by_id(idx) # 自定义函数获取对应ID的文档
retrieved_docs.append(retrieved_doc)
context = "\n".join(retrieved_docs)
prompt = f"Question: {context}\nAnswer:"
response = model.generate(prompt=prompt).strip()
return response
```
上述代码展示了怎样结合Faiss库来加速最近邻搜索以及如何调用DeepSeek API来进行文本生成的任务流程。值得注意的是,实际项目开发过程中还需要考虑更多细节优化性能表现,比如批量处理请求、异步IO操作等。
#### 应用场景举例
- **智能客服**:帮助企业自动回复常见客户咨询;
- **知识图谱补全**:辅助挖掘实体间潜在关系;
- **教育辅导工具**:根据学生疑问精准推送学习资源链接或解析说明;
阅读全文
相关推荐

















