用 DeepSeek 快速打造自己的 AI 系统（附完整代码）

文章预览

大家好，我是橙哥！如果你是开发者或AI爱好者，可能希望能从庞大的文档中快速提取答案，而不需要翻阅每一页。今天，我将带你了解如何通过构建一个本地化的检索增强生成（RAG）系统，直接从文档中获取精准答案。通过结合 DeepSeek R1 和 Ollama ，你可以轻松实现这一目标，而无需依赖云服务，也能避免云 API 延迟的困扰。 完整代码请见文末。 了解 DeepSeek R1 DeepSeek R1 作为一款开源推理模型，凭借其超高性价比，它迅速成为了许多开发者的首选。与 OpenAI 的模型相比，DeepSeek R1 具有约 95% 更低的费用，但在推理性能上也丝毫不逊色。最重要的是，它能够直接在本地运行，大大提高了效率与数据安全性。使用 DeepSeek R1，你可以从 PDF 中提取最相关的信息，并且在不依赖外部 API 的情况下进行推理。 本地化 RAG 系统的核心要素 要构建一个有效的本地化 ………………………………