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怎么让deepseek 调用向量知识库python 代码

时间: 2025-03-03 22:37:10 浏览: 165

### 如何使用Python代码调用DeepSeek向量知识库为了利用DeepSeek的向量知识库功能，可以采用如下方法来实现文本到向量的转换以及后续操作。首先，通过`deepseek_api`包中的`DeepSeekEmbedding`类实例化客户端对象，并设置必要的API密钥用于认证访问服务。 ```python from deepseek_api import DeepSeekEmbedding client = DeepSeekEmbedding(api_key="your_api_key") text_chunk = "深度学习模型的训练流程..." vector = client.get_embedding(text_chunk) print(f"The embedding of the text is {vector}") ``` 上述代码展示了如何获取一段文字对应的向量表示形式[^1]。然而，在实际应用中，除了简单的单次查询外，还可能涉及到批量文档处理的需求。对于这种情况，则可以通过循环迭代的方式逐一对各份文档执行相同的操作： ```python for file_name, documents in docs.items(): processed_docs = [ doc if isinstance(doc, Document) else Document(**doc) for doc in documents ] kb_file = KnowledgeFile( filename=file_name, knowledge_base_name=knowledge_base_name ) kb.update_doc(kb_file, docs=processed_docs, not_refresh_vs_cache=True) ``` 这段脚本不仅能够有效地管理不同类型的输入数据结构（即支持直接传入`Document`对象或字典），而且还能确保每次更新时不会刷新缓存，从而提高效率并减少不必要的计算开销[^2]。另外值得注意的是，在构建本地企业级解决方案时，考虑到性能优化方面的要求，可以选择适合硬件资源条件下的部署方案——例如CPU/GPU混合模式；同时针对存储部分实施冷热分离策略以降低成本；最后借助诸如DistilBERT之类的技术手段来进行模型压缩，使得整个系统更加轻便高效[^3]。

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