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张小明 2026/1/3 5:25:29
外贸网站 源,苏州网络公司建网站,wordpress怎么改中文字体,网站title怎么修改摘要#xff1a;DeepSeek V3发布后效果惊艳#xff0c;但如何让它“读懂”你私有的PDF文档、公司财报或个人笔记#xff1f;这就是RAG#xff08;检索增强生成#xff09;技术的魅力。今天手把手带大家搭建一个本地知识库#xff0c;不花一分钱#xff0c;打造你的专属A…摘要DeepSeek V3发布后效果惊艳但如何让它“读懂”你私有的PDF文档、公司财报或个人笔记这就是RAG检索增强生成技术的魅力。今天手把手带大家搭建一个本地知识库不花一分钱打造你的专属AI助手1. 为什么选择 DeepSeek RAG痛点通用大模型ChatGPT/DeepSeek不知道你公司的内部文档且存在“幻觉”。RAG原理Embedding把你的文档变成向量数学表示。Retrieval用户提问时先去向量库搜索相关段落。Generation把搜到的段落 问题 喂给大模型生成精准答案。架构图解PDF - Chunking - Vector DBQuery - Retrieval - LLM - Answer2. 环境准备 (Prerequisites)我们需要用到的核心库langchain大模型开发的瑞士军刀。chromadb轻量级本地向量数据库无需安装服务器。sentence-transformers免费开源的Embedding模型。pip install langchain langchain-community chromadb sentence-transformers openai3. 核心代码实战 (Show Me The Code)Step 1: 加载并切割文档大模型有上下文限制我们需要把长文档切成小块Chunk。from langchain_community.document_loaders import TextLoader from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter # 1. 加载本地数据 loader TextLoader(./my_secret_notes.txt, encodingutf-8) documents loader.load() # 2. 切割文本 (Chunking) text_splitter RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size500, chunk_overlap50) chunks text_splitter.split_documents(documents) print(f文档已切割为 {len(chunks)} 个片段)Step 2: 向量化并存入 ChromaDB这里我们使用 HuggingFace 免费的嵌入模型不需要花钱调OpenAI的Embedding API。from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings from langchain_community.vectorstores import Chroma # 3. 初始化 Embedding 模型 (本地运行) embeddings HuggingFaceEmbeddings(model_namesentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2) # 4. 创建向量数据库 db Chroma.from_documents(chunks, embeddings, persist_directory./chroma_db) print(知识库构建完成)Step 3: 接入 DeepSeek 大模型DeepSeek 兼容 OpenAI 的 SDK 格式配置非常简单。from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain.chains import RetrievalQA # 5. 配置 DeepSeek (使用 OpenAI 兼容接口) llm ChatOpenAI( model_namedeepseek-chat, # 或者是 deepseek-coder openai_api_keysk-your-deepseek-api-key, openai_api_basehttps://api.deepseek.com/v1, temperature0.1 ) # 6. 构建检索问答链 qa_chain RetrievalQA.from_chain_type( llmllm, retrieverdb.as_retriever(search_kwargs{k: 3}), # 每次查最相关的3段 return_source_documentsTrue )Step 4: 见证奇迹query 这篇文章里提到的核心优化策略是什么 result qa_chain.invoke({query: query}) print(DeepSeek 回答) print(result[result])4. 进阶玩法与思考更换模型如果显卡够强可以本地跑 Ollama Llama3实现全链路离线隐私绝对安全。Web界面结合Streamlit你可以用 50 行代码把这个脚本变成一个漂亮的网页版聊天机器人。5. 写在最后AI应用开发正在变得越来越简单。未来的核心竞争力不是“会调包”而是如何将业务数据与AI能力结合。