基于Ollama与AnythingLLM的DeepSeek-R1本地RAG应用实践
时间: 2025-03-03 21:07:13 浏览: 70
### 基于 Ollama 和 AnythingLLM 的 DeepSeek-R1 本地 RAG 实现
#### 准备工作
为了在本地环境中部署并使用带有RAG功能的DeepSeek-R1模型,需先安装Ollama工具以及设置AnythingLLM环境。Ollama允许以类似于容器镜像的方式管理和下载所需的训练文件[^2]。
```bash
# 安装ollama CLI工具
pip install ollama-cli
```
#### 下载和启动模型
通过指定命令可以轻松获取特定版本的DeepSeek-R1模型,并将其作为服务启动:
```bash
# 使用ollama拉取并运行7B参数量的DeepSeek-R1模型实例
ollama pull deepseek-r1:7b
ollama run deepseek-r1:7b
```
#### 配置 AnythingLLM 访问前端
完成上述操作后,下一步是在AnythingLLM中配置Web界面以便能够与已加载的模型交互。这通常涉及编辑配置文件来指向正在运行的服务地址。
```json
{
"model": {
"name": "deepseek-r1",
"version": "7b",
"url": "http://localhost:8000"
}
}
```
#### 构建检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)
对于构建完整的RAG系统而言,在已有基础上还需集成文档索引库(如Elasticsearch、FAISS等),用于存储外部知识源供查询时调用。当接收到用户输入后,应用程序会首先向这些索引发起搜索请求,收集相关信息片段后再传递给DeepSeek-R1进行最终的回答合成处理。
```python
from elasticsearch import Elasticsearch
import requests
def retrieve_documents(query):
es = Elasticsearch()
response = es.search(index="knowledge_base", body={"query": {"match": {"content": query}}})
documents = [hit["_source"]["content"] for hit in response["hits"]["hits"]]
return "\n".join(documents)
def generate_response_with_rag(user_input):
context = retrieve_documents(user_input)
payload = {
'prompt': f"Context:\n{context}\n\nQuestion:{user_input}",
'max_tokens': 50,
'temperature': 0.9
}
api_url = "http://localhost:8000/generate"
response = requests.post(api_url, json=payload).json()
generated_text = response['choices'][0]['text']
return generated_text.strip()
```
阅读全文
相关推荐







