deepseek结合向量数据库

### 集成 DeepSeek 和 向量数据库实现高效检索 为了支持多模态数据的高效检索和相似查询，DeepSeek 可以与向量数据库相结合。具体来说，通过嵌入服务将文档、图像以及视频等高维数据进行切片，捕获其语义并存储到向量数据库中[^1]。 #### 数据预处理与特征提取 在实际操作过程中，首先需要对输入的数据（如文本、图片或视频片段）进行预处理。对于文本数据，可以采用词嵌入模型；而对于图像和视频，则利用卷积神经网络或其他深度学习框架来获取这些媒体类型的低级表示形式。之后，再把这些经过转换后的特征向量送入预先训练好的编码器内进一步提炼高层次抽象特性。 ```python from deepseek import EmbeddingService, VectorDatabaseClient embedding_service = EmbeddingService() vector_db_client = VectorDatabaseClient() def preprocess_and_embed(data_type, raw_data): """Preprocess and embed data based on type.""" processed_data = embedding_service.preprocess(raw_data, data_type=data_type) embeddings = embedding_service.generate_embeddings(processed_data) return embeddings ``` #### 存储至向量数据库 一旦获得了上述提到的各种类型文件对应的紧凑而富有表现力的数值表达——即所谓的“嵌入”，就可以将其保存在一个专门设计用于快速查找最邻近项的结构里：这就是所说的向量数据库。这一步骤不仅限于简单的存取动作，还包括建立索引机制以便加速后续阶段里的匹配工作。 ```python def store_embeddings(embeddings, metadata=None): """Store the generated embeddings into vector database with optional metadata.""" ids = vector_db_client.insert_vectors(embeddings, metadata=metadata) return ids ``` #### 查询与检索优化 当用户发起一次关于特定主题或者对象的信息请求时，系统会先调用相同的嵌入函数对该询问本身也做同样的变换处理得到相应的向量表示；接着，在已有的海量记录当中寻找那些距离目标最近似的实例作为回应返回给前端展示出来。这种基于内容而非关键词的方式能够显著提高查准率和用户体验质量。 ```python def search_similar_items(query_item, top_k=5): """Search for similar items to a given query item using its embedding.""" query_embedding = preprocess_and_embed('text', query_item) # Assuming text as an example results = vector_db_client.search_nearest_neighbors( query=query_embedding, k=top_k ) return results ```