使用Deep Seek Rrom刮擦构建抹布（检索型的生成）应用

检索增强生成（RAG）技术结合了检索系统和生成模型，从而提供更准确、更全面的答案。Deep Seek R1是一个强大的工具，它通过整合检索功能和先进的语言模型，帮助我们高效构建RAG应用。本文将详细介绍如何使用Deep Seek R1从零开始创建一个RAG应用程序。

1. 理解RAG架构

RAG应用主要由三个组件构成：

• 检索器: 从知识库中查找相关文档。
• 生成器: 使用检索到的文档作为上下文生成答案。
• 知识库: 以易于检索的格式存储所有文档或信息。

2. 环境配置

• 步骤1：安装依赖项

首先，确保已安装Python。然后，安装必要的库，包括Deep Seek R1：

pip install deep-seek-r1 langchain transformers sentence-transformers faiss-cpu

• 步骤2：初始化项目

创建一个新项目目录，并为项目设置虚拟环境：

mkdir rag-deepseek-app
cd rag-deepseek-app
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # 或 venvscriptsactivate (适用于Windows)

3. 构建知识库

知识库是RAG系统的核心。本例中使用文本文档，但您可以将其扩展到PDF、数据库或其他格式。

• 步骤1：准备数据

在名为data的文件夹中组织您的文档：

rag-deepseek-app/
└── data/
    ├── doc1.txt
    ├── doc2.txt
    └── doc3.txt

• 步骤2：嵌入文档

使用Deep Seek R1嵌入文档以实现高效检索：

from deep_seek_r1 import DeepSeekRetriever
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import os

# 加载嵌入模型
embedding_model = SentenceTransformer('all-minilm-l6-v2')

# 准备数据
data_dir = './data'
documents = []
for file_name in os.listdir(data_dir):
    with open(os.path.join(data_dir, file_name), 'r') as file:
        documents.append(file.read())

# 嵌入文档
embeddings = embedding_model.encode(documents, convert_to_tensor=True)

# 初始化检索器
retriever = DeepSeekRetriever()
retriever.add_documents(documents, embeddings)
retriever.save('knowledge_base.ds')  # 保存检索器状态

4. 构建检索和生成管道

接下来，设置管道以检索相关文档并生成响应。

• 步骤1：加载检索器

retriever = DeepSeekRetriever.load('knowledge_base.ds')

• 步骤2：集成生成器

我们将使用OpenAI的基于GPT的模型或Hugging Face Transformers进行生成。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载生成模型
generator_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")

def generate_response(query, retrieved_docs):
    # 组合查询和检索到的文档
    input_text = query + "nn" + "n".join(retrieved_docs)

    # 分词并生成响应
    inputs = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt', max_length=512, truncation=True)
    outputs = generator_model.generate(inputs, max_length=150, num_return_sequences=1)

    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

5. 查询系统

将所有组件整合在一起以处理用户查询。

def rag_query(query):
    # 检索相关文档
    retrieved_docs = retriever.search(query, top_k=3)

    # 生成响应
    response = generate_response(query, retrieved_docs)

    return response

# 示例查询
query = "气候变化对农业的影响是什么？"
response = rag_query(query)
print(response)

6. 部署应用

可以使用Flask或FastAPI部署RAG系统。

• 步骤1：设置Flask

安装Flask：

pip install flask

创建一个app.py文件：

from flask import Flask, request, jsonify
from deep_seek_r1 import DeepSeekRetriever
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 初始化组件 (与步骤4中的代码相同)

app = Flask(__name__)

@app.route('/query', methods=['POST'])
def query():
    data = request.json
    query = data.get('query', '')
    if not query:
        return jsonify({'error': 'query is required'}), 400

    retrieved_docs = retriever.search(query, top_k=3)
    response = generate_response(query, retrieved_docs)
    return jsonify({'response': response})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

运行服务器：

python app.py

• 步骤2：测试API

使用Postman或curl发送查询：

curl -X POST http://127.0.0.1:5000/query -H "Content-Type: application/json" -d '{"query": "人工智能在医疗保健领域的未来是什么？"}'

通过以上步骤，您就可以成功构建并部署一个基于Deep Seek R1的RAG应用程序。 请注意，gpt2只是一个示例模型，您可以根据需要替换为其他更强大的模型，例如更大的GPT模型或其他合适的语言模型。 同时，确保您拥有足够的计算资源来运行这些模型。