deepseek+rag
时间: 2025-02-06 17:09:10 浏览: 167
### DeepSeek RAG 实现与应用
DeepSeek 是一种先进的检索增强生成 (RAG, Retrieval-Augmented Generation) 技术,在自然语言处理领域有着广泛应用。为了支持这一功能,开发团队收集并处理了 35 个在 RAG 研究中广泛使用的数据集,并对其进行了预处理,以确保格式一致,方便使用[^1]。
#### 数据准备
对于某些特定的数据集(例如 Wiki-asp),根据社区内常用的方法进行了调整,使其更适用于 RAG 任务的需求。这些经过优化后的数据集能够显著提高模型训练的效果和效率。
#### 模型架构设计
在构建基于 DeepSeek 的 RAG 系统时,通常采用两阶段框架:
1. **检索模块**:利用高效的索引结构和相似度计算方法来快速定位最相关的文档片段;
2. **生成模块**:结合检索到的信息以及上下文理解能力完成最终的回答生成。
这种双管齐下的策略不仅保留了传统序列到序列模型的优点,还通过引入外部知识增强了系统的表达能力和泛化性能。
```python
from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration
tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-token-nq")
retriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/rag-token-nq", index_name="exact", use_dummy_dataset=True)
model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-token-nq", retriever=retriever)
input_dict = tokenizer.prepare_seq2seq_batch(
["What is the capital of France?"], return_tensors="pt"
)
generated = model.generate(input_ids=input_dict["input_ids"])
print(tokenizer.batch_decode(generated, skip_special_tokens=True))
```
上述代码展示了如何加载预训练好的 RAG 模型,并针对给定问题执行推理操作。这里选择了 Facebook 提供的一个标准配置作为示范案例。
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