deepseek+本地知识库基于anything llm
时间: 2025-03-01 11:03:15 浏览: 83
### DeepSeek 本地知识库与 Anything LLM 的集成
为了实现 DeepSeek 和本地知识库与 Anything LLM 的有效集成,可以遵循以下方法:
#### 构建本地知识库
构建高质量的本地知识库对于增强模型的理解能力至关重要。这通常涉及收集特定领域的文档、数据集和其他资源,并将其存储在一个结构化的数据库中。
#### 整合 DeepSeek 搜索功能
DeepSeek 可以为用户提供强大的搜索工具,帮助定位和检索所需的信息片段。通过 API 或 SDK 将其嵌入到应用程序框架内,使得查询请求能够被传递给 DeepSeek 进行处理并返回最相关的匹配项[^2]。
#### 调用 Anything LLM 接口
Anything LLM 提供了一个灵活的方式来利用多种预训练的语言模型作为后端支持。可以根据具体需求选择合适的模型版本(如 LLama2 7B, Mistral 7B),并通过 RESTful API 发送带有上下文提示的数据包至目标服务器以获取响应结果。
#### 实现交互逻辑
当用户输入一个问题时,系统会先经过初步解析,再决定是否需要借助外部知识源辅助作答。如果确实有必要,则向 DeepSeek 发起一次针对性强的搜索;随后把获得的知识点整理好之后连同原始问题一起提交给 AnyThing LLM 来生成最终的回答内容。
```python
import requests
def get_deepseek_results(query):
response = requests.post('http://localhost:8000/search', json={'query': query})
return response.json()
def call_anything_llm(prompt, context=None):
payload = {
'prompt': prompt,
'context': context or []
}
response = requests.post('http://localhost:9000/generate', json=payload)
return response.text.strip()
# Example usage
user_input = "解释一下量子力学中的叠加态"
search_result = get_deepseek_results(user_input)
final_answer = call_anything_llm(
user_input,
search_result.get('documents', [])
)
print(final_answer)
```
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