基于deepseek+RAG 智能问答系统
时间: 2025-03-11 21:12:10 浏览: 94
### 使用 DeepSeek 和 RAG 构建智能问答系统的方案
#### 1. 系统架构概述
构建基于 DeepSeek 和 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 的智能问答系统涉及多个组件的集成。该系统能够通过检索增强机制提高回答准确性,尤其适合处理复杂查询和特定领域问题。
#### 2. 数据准备与预处理
为了使问答系统有效工作,需先准备好用于训练和支持检索的数据集。这通常包括但不限于文档集合、FAQ列表以及其他结构化或半结构化的文本资源。对于这些数据源:
- **加载文件**:采用 `FileSystemDocumentLoader` 来读取存储于本地磁盘上的各种格式(PDF, DOCX, TXT等)的知识库文件[^2]。
- **解析内容**:利用 `TextDocumentParser` 将上述载入的内容转换为统一的标准形式——即 Document 对象,以便后续处理。
```python
from langchain.document_loaders import FileSystemDocumentLoader
from langchain.text_parsers import TextDocumentParser
loader = FileSystemDocumentLoader(path_to_documents)
documents = loader.load()
parser = TextDocumentParser()
parsed_docs = parser.parse(documents)
```
#### 3. 文档切片与向量化表示
完成初步的数据准备工作之后,下一步是对较长的文章进行合理分割,形成更易于管理和索引的小片段。此过程不仅有助于加速检索速度,还能提升匹配精度。具体做法如下:
- 实现自定义函数来执行文章切割逻辑;
- 应用合适的嵌入模型将每一片段转化为低维稠密向量表达;
```python
def split_into_chunks(texts, chunk_size=500):
chunks = []
for text in texts:
words = text.split(' ')
n = len(words)
i = 0
while i < n:
chunks.append(' '.join(words[i:i + chunk_size]))
i += chunk_size
return chunks
chunks = split_into_chunks([doc.page_content for doc in parsed_docs])
embeddings = embedding_model.encode(chunks)
```
#### 4. 集成 DeepSeek 模型
考虑到 DeepSeek 在自然语言理解和生成方面的卓越表现,可以将其作为核心模块引入到整个框架之中。特别地,
- 当接收到用户的提问时,调用预先部署好的 DeepSeek API 或者直接运行其 Python SDK 进行交互式响应;
- 结合之前建立起来的向量数据库实现精准的信息检索功能,从而辅助最终答案的合成。
```python
import deepseek as ds
client = ds.Client(api_key='your_api_key')
response = client.generate(prompt=user_query, model="DeepSeek-V3") # or "DeepSeek-R1"
retrieved_context = retrieve_relevant_context(user_query)
final_answer = refine_response(response.choices[0].text.strip(), retrieved_context)
print(final_answer)
```
#### 5. 测试优化与迭代改进
最后阶段着重于评估现有系统的实际效能并据此作出必要的调整。一方面要确保各个部分协同运作良好,另一方面也要不断积累反馈意见以指导未来的升级方向。
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