DeepSeek-R1 + RAG搭建本地知识库

主要观点总结

文章介绍了利用DeepSeek-R1与RAG（检索增强生成）技术快速搭建本地知识库的方法。文章首先解释了RAG技术的概念和核心组件，然后详细描述了如何利用DeepSeek-R1和Ollama等工具搭建本地知识库的过程。

关键观点总结

关键观点1: RAG技术概念和核心组件

RAG是一种利用外部数据库知识提高信息生成准确性和可靠性的技术，适用于需要丰富知识的任务。其核心组件包括检索、生成和增强，三者相互协作，实现高效、准确、多样化的信息生成和处理。

关键观点2: DeepSeek-R1与Ollama在搭建知识库中的应用

DeepSeek-R1模型结合Ollama工具可以方便地部署在本地，通过配置文本嵌入模型，整理文档并转换为向量索引，实现高效检索与生成。Ollama是一款大模型部署工具，可以简化模型的安装、配置和运行过程。

关键观点3: RAGFlow搭建个人知识库的方法

RAGFlow是一个基于深度文档理解的开源检索增强生成引擎，可以通过上传文件到知识库，选择模型提供商并进行相应配置，搭建个人知识库。完成知识库文件解析后，可以利用知识库进行问答、信息检索等操作。

文章预览

利用DeepSeek-R1与RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术可以快速搭建本地知识库。 为确保本地知识库的高效搭建，需先准备DeepSeek-R1模型、相关文档/数据集及部署工具（如Ollama）， 随后安装Ollama并部署DeepSeek-R1 ，同时选择并配置文本嵌入模型，最后收集/整理文档并确保其唯一标识符和文本内容， 利用文本嵌入模型转换文档为向量以构建快速检索的索引。 一、RAG（检索增强生成） 检索增强生成 （Retrieval-Augmented Generation，RAG） 是什么 ？ 检索增强生成是一种利用来自私有或专有数据源的信息来补充文本生成的技术。 大型语言模型（LLMs）虽然功能强大， 但仍面临挑战，如产生不准确信息（幻觉）、知识过时、推理不透明等问题 。 为了应对这些挑战，检索增强生成（RAG）技术应运而生。 RAG通过结合外部数据库的知识，提高了信息生成的 ………………………………