是否想过直接向PDF文档或技术手册提问?本文将演示如何通过开源推理工具DeepSeek R1与本地AI模型框架Ollama搭建检索增强生成(RAG)系统。
高效工具推荐:用Apidog简化API测试流程
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Apidog作为一体化API解决方案,可实现:
- 零脚本自动化核心流程
- 无缝对接CI/CD管道
- 精准定位性能瓶颈
- 可视化接口管理
DeepSeek R1核心优势
相比OpenAI o1模型成本降低95%,具备:
- 精准检索:每次仅调用3个文档片段
- 严谨输出:未知问题主动返回"暂不了解"
- 本地运行:彻底消除云端API延迟
环境准备
1. Ollama本地部署
Ollama官网下载:https://ollama.ai
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2. 模型选择策略
硬件建议:70B大模型需32GB内存支持
RAG系统构建全流程
Step 1: 导入依赖库
- 用于文档处理和检索的 LangChain。
- 流利使用用户友好的Web界面。
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Step 2: PDF文件上传与解析
利用 Streamlit 的文件上传器选择本地 PDF。使用 PDFPlumberLoader 高效提取文本,无需手动解析。
Step 3: 文档语义分块
利用 Streamlit 的文件上传器选择本地 PDF。使用 PDFPlumberLoader 高效提取文本,无需手动解析。
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Step 4: 构建向量数据库
Step 5: 配置DeepSeek R1模型
Step 6: 组装RAG处理链
Step 7: 启动交互界面
完整的代码:https://gist.github.com/lisakim0/0204d7504d17cefceaf2d37261c1b7d5.js
技术实现要点
语义分块优化:采用SemanticChunker替代传统滑动窗口,提升上下文连贯性
检索优化配置:动态调整检索数量
混合检索策略:结合关键词与向量搜索
最后
DeepSeek R1 只是一个开始。凭借即将推出的自我验证和多跳推理等功能,未来的 RAG 系统可以自主辩论和完善其逻辑。