ragflow加ds
时间: 2025-03-06 10:41:53 浏览: 93
### 集成 DeepSeek (DS) 与 RAGFlow
为了实现 RAGFlow 和 DeepSeek (DS) 的集成,可以采用一种混合架构,在该架构中利用 DS 提供的强大搜索能力来增强 RAGFlow 对文档的理解和处理效率。具体来说,可以通过引入 SerpAPI 来扩展原有的本地化 RAG 功能,从而支持联网检索[^1]。
#### 构建流程概述
在构建过程中,主要涉及以下几个方面:
- **环境准备**
确保安装了必要的依赖库,包括但不限于 `serpapi`、`transformers` 及其他用于自然语言处理的相关包。这一步骤对于后续操作至关重要。
- **配置文件设置**
创建并编辑配置文件以适应新的需求。特别是要指定 SerpAPI 密钥以及定义查询参数,以便能够顺利调用外部搜索引擎服务。
- **修改现有代码逻辑**
更新原有程序中的数据获取模块,使其能够在适当时候触发网络请求,并将返回的结果融入到最终的回答生成环节之中。
以下是 Python 实现的一个简化版本示例,展示了如何调整现有的 Ragflow 流程以包含 DS 搜索结果:
```python
import os
from serpapi import GoogleSearch
from transformers import pipeline
def get_search_results(query, api_key):
params = {
"engine": "google",
"q": query,
"hl": "en",
"gl": "us",
"num": 5,
"api_key": api_key
}
client = GoogleSearch(params)
result = client.get_dict()
return [item['link'] for item in result.get('organic_results', [])]
rag_pipeline = pipeline("question-answering")
def enhanced_rag_flow(question, documents, ds_api_key=None):
if ds_api_key is not None:
web_links = get_search_results(question, ds_api_key)[:3]
additional_context = "\n".join([f"Reference from Web: {link}" for link in web_links])
documents.append(additional_context)
rag_result = rag_pipeline({
'context': '\n'.join(documents),
'question': question
})
answer = f"{rag_result['answer']}"
return answer
```
此段代码首先尝试通过 SerpAPI 获取与问题相关的网页链接作为补充材料;接着把这些新找到的信息附加到原始文档列表后面一起送入 RAG 模型进行联合推理,最后输出综合性的答案。
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