rag deepseek

### RAG (Retrieval-Augmented Generation) 和 DeepSeek 实现 #### RAG 技术概述 RAG 是一种结合了检索模型和生成模型的技术，旨在通过外部知识库来增强自然语言处理任务的效果。具体来说，在面对一个问题时，系统会先利用检索模块从大量文档中找到最相关的片段，再由生成模块根据这些片段以及原始问题生成最终的回答[^1]。 对于希望实施此技术的应用场景而言，可以考虑采用 Weaviate 来作为向量数据库支持多模态数据存储与高效查询；而 AutoGen 中的 `RetrieveUserProxyAgent` 类则提供了一种有效的方式用于获取同问题语义相近的知识条目并传递给后续处理组件[^2]。 #### 使用 Weaviate 构建多模态搜索引擎 Weaviate 支持多种类型的媒体文件（如文本、图像等），允许开发者创建复杂的索引结构以便于执行跨模式的信息查找操作。当涉及到具体的编码实践方面： ```python import weaviate client = weaviate.Client( url="http://localhost:8080", # Replace with your endpoint ) schema = { "classes": [ { "class": "Article", "description": "A written piece of content.", "vectorizer": "text2vec-transformers" } ] } client.schema.create(schema) ``` 这段代码展示了如何初始化一个本地运行的 Weaviate 客户端实例，并定义了一个简单的 schema 结构用来表示文章类别的对象及其属性描述。这一步骤为之后加载实际的数据集奠定了基础。 #### 利用 AutoGen 的 RAG 功能 为了更好地理解 `RetrieveUserProxyAgent` 如何工作，下面给出一段简化版的例子说明其基本用法： ```python from autogen.agentchat import UserProxyAgent, AssistantAgent from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings from langchain.vectorstores import FAISS class CustomRetrieveUserProxyAgent(UserProxyAgent): def __init__(self, *args, **kwargs): super().__init__(*args, **kwargs) self.db = FAISS.from_texts(["example document"], embedding=OpenAIEmbeddings()) async def aretrieve(self, message): docs_and_scores = self.db.similarity_search_with_score(message) retrieved_docs = [doc.page_content for doc, score in docs_and_scores] await self.send(f"Found {len(retrieved_docs)} relevant documents.") return {"documents": retrieved_docs} assistant_agent = AssistantAgent(name="assistant") user_proxy_agent = CustomRetrieveUserProxyAgent(name="retriever") await user_proxy_agent.aretrieve("What is retrieval augmented generation?") ``` 上述脚本首先导入必要的依赖项，接着定义了一个名为 `CustomRetrieveUserProxyAgent` 的新类继承自标准代理基类。在这个子类内部实现了定制化的 `aretrieve()` 方法负责完成基于输入消息的内容匹配过程。最后部分展示的是两个代理之间的交互流程——其中一个是专门设计出来做信息提取工作的特殊版本。 #### 关联资源链接 除了以上介绍外，还有更多关于这两个主题深入探讨的文章可供查阅。例如 deeplearning.ai 提供的相关课程资料能够帮助读者全面掌握构建多模态搜索系统的理论背景和技术细节。