deepseek+rag python实现
时间: 2025-03-03 20:15:18 浏览: 137
### 使用 Python 实现 DeepSeek 和 RAG
#### 关于 DeepSeek 的实现
DeepSeek 并不是一个广泛认可的标准术语或库名称,在当前的文献和技术文档中并没有直接提及名为 "DeepSeek" 的具体工具或方法[^1]。然而,如果假设 DeepSeek 是指一种特定的深度学习搜索引擎或是自定义开发的一个项目,则其实现有赖于具体的架构设计和需求。
对于构建类似的系统,可以考虑采用 Pyserini 这样的工具,它是一个基于 Lucene 的 Python 接口,不仅支持传统的 BM25 检索算法,还兼容 Dense Retrieval 技术,可用于高效地处理大规模文本检索任务。以下是利用 Pyserini 构建一个简单检索系统的例子:
```python
from pyserini.search import SimpleSearcher
searcher = SimpleSearcher('indexes/lucene-index.core18')
hits = searcher.search('information retrieval')
for i in range(0, min(10, len(hits))):
print(f'{i+1:2} {hits[i].docid:4} {hits[i].score:.5f}')
```
这段代码展示了如何初始化 `SimpleSearcher` 对象并执行一次查询操作,返回前十个最相关的文档 ID 及其得分。
#### 关于 RAG (Retrieval-Augmented Generation)
为了实现 RAG 系统,推荐使用 Intel Labs 开发的 **RAG Foundry** 框架。此框架旨在简化大型语言模型在检索增强生成场景下的应用过程,提供了从数据准备到最终评估的一站式解决方案[^2]。下面给出一段简化的代码片段,说明怎样借助 RAG Foundry 来加载预训练好的 LLM,并对其进行微调以适应特定领域内的问答任务:
```python
import torch
from transformers import AutoTokenizer, RagTokenForGeneration
from rag_foundry.data import DatasetLoader
from rag_foundry.trainers import Trainer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-token-nq")
model = RagTokenForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-token-nq")
dataset_loader = DatasetLoader()
train_dataset = dataset_loader.load_train_data()
trainer = Trainer(model=model, tokenizer=tokenizer)
trainer.finetune(train_dataset=train_dataset)
```
上述脚本首先导入必要的模块,接着实例化了一个基于 Facebook 提供的基础版本 RAG Tokenizer 和 Model;之后通过 `DatasetLoader` 类获取训练所需的数据集;最后创建 `Trainer` 对象来进行模型参数调整。
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