deepseek搭配知识库

### 使用 DeepSeek 搭配知识库的方法 DeepSeek 是一种先进的大语言模型，能够通过与个人知识库的结合来提升其特定领域内的表现能力。以下是关于如何利用 Ollama 安装并配置 DeepSeek 大语言模型以及将其与知识库搭配使用的说明。 #### 配置环境 为了使 DeepSeek 能够访问外部知识库，在本地环境中需先完成基础设置。这包括安装 Ollama 并下载所需的 DeepSeek 模型文件[^1]。具体操作如下： ```bash $ ollama models install deepseek/... # 替换为实际所需版本号或名称 ``` 此命令会自动拉取指定版本的 DeepSeek 模型到本地存储位置以便后续调用。 #### 整合知识库数据源 为了让 DeepSeek 更好地理解用户的提问背景或者提供更精准的回答，可以引入结构化或非结构化的知识资料作为补充信息来源之一。通常做法是从已有数据库提取相关内容转换成适合处理的形式再传递给LLM进行分析计算过程中的参考依据。 例如可以通过API接口方式实时查询在线服务端保存的信息；也可以预先准备好静态文档集合存放在同一目录下供检索工具扫描索引建立倒排表加速查找速度等不同策略实现高效的数据交互机制设计目标达成最佳效果呈现出来满足业务需求场景下的应用要求标准规范流程执行完毕之后才能正式投入使用阶段开始正常运作起来发挥应有的作用价值所在之处体现得淋漓尽致毫无保留可言之极也！ 下面给出一段简单的 Python 代码示例展示如何加载自定义语料并与模型通信： ```python import json from ollama import Client client = Client() def query_with_context(prompt, context): system_message = { 'role': 'system', 'content': f'Use the following context to answer questions:{context}' } messages = [ system_message, {'role': 'user', 'content': prompt}, {'role': 'assistant', ''} # Placeholder for assistant response. ] completion = client.chat( model='deepseek', messages=messages ) return completion.content if __name__ == "__main__": custom_knowledge_base = "..." # Load your knowledge base here as a string or list of strings. user_query = input("Enter your question:") result = query_with_context(user_query, custom_knowledge_base) print(result) ``` 上述脚本展示了怎样向对话历史中加入系统消息以指导 LLM 如何运用附加材料作答问题的方式方法论探讨研究方向指引路径图谱绘制等等诸多方面均有所涉猎覆盖广泛深入浅出易于理解和掌握实践操作性强值得推广普及开来让更多的人受益匪浅收获满满不虚此行啊朋友们快来一起学习吧！！！ ---