cherrystudio给deepseek搭载本地知识库
时间: 2025-02-13 08:00:13 AIGC 浏览: 196
### 配置DeepSeek本地知识库
为了使DeepSeek能够利用本地知识库,通常会采用诸如LangChain这样的框架来增强其功能。通过集成LangChain与Ollama以及DeepSeek,可以构建一个强大的RAG(检索增强生成)系统[^3]。
#### 安装依赖项
确保已经安装了必要的软件包,包括但不限于ollama环境和deepseek本地大模型[^1]。对于Python项目来说,还需要额外安装一些Python库:
```bash
pip install langchain ollama deepseek openai
```
#### 创建索引文件
创建并填充用于存储文档或其他形式的知识的数据集。这一步骤取决于具体的应用场景和个人需求。假设有一个名为`documents/`的目录用来保存所有的文本资料,则可以通过如下命令将其转换成适合向量数据库使用的格式:
```python
from langchain.document_loaders import DirectoryLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores import Chroma
loader = DirectoryLoader('./documents/', glob='*.txt')
docs = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(docs)
db = Chroma.from_texts(texts=texts)
```
此代码片段展示了如何加载来自指定路径下的所有`.txt`文件,并对其进行分割处理以便更好地被搜索引擎理解;最后将这些经过预处理后的文本存入Chroma向量数据库中。
#### 初始化DeepSeek客户端并与之交互
一旦完成了上述准备工作之后就可以初始化DeepSeek API实例并向其中传入所需的参数来进行查询操作了:
```python
import os
from deepseek import DeepSeekClient
client = DeepSeekClient(api_key=os.getenv('DEEPSEEK_API_KEY'))
query_result = client.search(query="example query", db=db)
print(query_result)
```
这段脚本说明了怎样设置API密钥并通过它发起一次简单的搜索请求。这里的`search()`函数接受两个主要参数——一个是待查找的关键字串,另一个则是之前建立好的向量数据库对象[^2]。
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