DeepSeek打造本地RAG知识库 langchain

### 如何使用 DeepSeek 构建本地 RAG 知识库 为了构建一个基于 DeepSeek 的本地 RAG (检索增强生成) 知识库，可以采用如下方法： #### 准备工作环境 确保安装了必要的 Python 库，如 `deepseek` 和其他支持工具。 ```bash pip install deepseek langchain faiss-cpu gradio ``` #### 加载并初始化 DeepSeek 模型 加载指定版本的 DeepSeek 模型用于后续处理查询请求。 ```python from deepseek import DeepSeek # 初始化DeepSeek模型 deepseek_model = DeepSeek('1.3B') ``` #### 文档预处理与分割 对输入文档进行分词和切片操作以便于索引建立。这里假设已经有一个包含多个文档的对象 `documents`。 ```python from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter text_splitter = CharacterTextSplitter(separator="\n\n", chunk_size=1000, chunk_overlap=200) split_docs = text_splitter.split_documents(documents) ``` #### 创建向量数据库 利用 FAISS 或相似技术创建高效的向量存储结构来保存经过嵌入转换后的文本片段。 ```python from langchain.vectorstores.faiss import FAISS from langchain.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbeddings embedder = HuggingFaceEmbeddings() vector_store = FAISS.from_documents(split_docs, embedder) ``` #### 实现问答功能 通过集成上述组件实现完整的问答流程，包括从用户接收问题、执行搜索以及最终返回答案。 ```python def generate_response(query): # 执行语义搜索获得最相关的几个文档作为背景信息 docs = vector_store.similarity_search(query) # 提取这些文档的内容形成上下文字符串 context = " ".join([d.page_content for d in docs]) # 调用 DeepSeek 生成最终回复 response = deepseek_model.generate(query=query, context=context) return response ``` 此过程展示了如何结合 DeepSeek 及其相关模块，在本地环境中设置一套有效的 RAG 系统[^1]。该方案不仅能够高效地管理和检索大量非结构化数据，还能借助强大的自然语言理解能力提供精准而流畅的回答[^2]。