在當今信息爆炸的時代，搭建一個高效的本地知識庫能夠幫助我們快速準確地獲取所需信息。本教程將詳細介紹如何利用DeepSeek – R1與RAG（檢索增強生成）技術(shù)來搭建本地知識庫。
一、前期準備
為確保本地知識庫的高效構(gòu)建，我們需要做好以下準備工作：
1、模型與數(shù)據(jù)：準備好DeepSeek – R1模型以及相關(guān)文檔或數(shù)據(jù)集。
2、部署工具：選擇合適的部署工具，如Ollama。
二、RAG（搜索增強生成）技術(shù)介紹
1、什么是RAG
檢索增強生成（Retrieval – Augmented Generation，RAG）是一種創(chuàng)新性的技術(shù)，它通過引入來自外部數(shù)據(jù)源的信息來優(yōu)化文本生成過程。大型語言模型（LLM）雖然功能強大，但存在一些明顯的缺陷，例如可能產(chǎn)生不準確信息（即“幻覺”現(xiàn)象）、知識更新不及時、推理過程不透明等問題。而RAG技術(shù)的出現(xiàn)，正是為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。
RAG通過整合外部數(shù)據(jù)庫的知識，顯著提高了信息生成的準確性和可靠性，尤其在需要大量專業(yè)知識的任務(wù)中表現(xiàn)出色。此外，它還能實現(xiàn)模型知識的持續(xù)更新，并將特定領(lǐng)域的信息融入其中，實現(xiàn)了LLM內(nèi)部知識與外部動態(tài)數(shù)據(jù)庫的有機融合。
2、RAG的核心技術(shù)
（1）檢索（Retrieval）：該組件的主要任務(wù)是從知識庫中快速、精準地找到與用戶輸入查詢相關(guān)的信息。為了提高檢索效率，可以采用關(guān)鍵詞檢索、深度學習等多種方法。
（2）生成（Generation）：根據(jù)檢索到的信息以及用戶的輸入內(nèi)容，生成符合用戶期望的輸出結(jié)果。在生成過程中，可以運用模板、序列到序列模型或大型語言模型等技術(shù)，并通過后期處理和參數(shù)調(diào)整來提升生成質(zhì)量。
（3）增強（Augmentation）：在生成交互過程中，對信息進行額外的處理或補充。通過知識增強、多樣性增強和后處理增強等手段，提高輸出內(nèi)容的質(zhì)量和多樣性。
三、Ollama+RAGFlow搭建知識庫步驟
1、利用Ollama本地化部署DeepSeek – R1
Ollama是一款非常實用的本地化開源大模型部署工具，用戶可以借助它輕松地完成各種開源大模型（如DeepSeek – R1）的安裝、配置和運行。具體操作步驟如下：
（1）下載并安裝Ollama：訪問Ollama的官方網(wǎng)站（https://ollama.com/download ），根據(jù)自己的電腦系統(tǒng)（如macOS、Linux、Windows）選擇對應(yīng)的版本進行下載。下載完成后，運行安裝程序，并按照提示完成安裝。安裝成功后，如果在頂部菜單欄看到Ollama的圖標，說明Ollama正在正常運行。
（2）準備DeepSeek – R1模型：打開Ollama的官網(wǎng)，點擊“Models”選項。在搜索框中輸入“deepseek – r1”，找到并進入DeepSeek – R1的詳情頁面。根據(jù)實際需求，選擇合適的模型參數(shù)版本（如1.5B、7B、14B等），不同的參數(shù)版本對應(yīng)著不同的模型復雜度和處理能力。
（3）運行DeepSeek – R1模型：在Ollama的模型詳情頁中，復制運行模型的命令（例如“ollama run deepseek – r1:7b”）。打開電腦的終端（Windows系統(tǒng)為命令提示符），將復制的命令粘貼到窗口中，然后按回車鍵。等待安裝過程完成后，DeepSeek – R1模型即可在本地成功運行。
2、使用RAGFlow搭建個人知識庫
（1）RAGFlow是一個基于深度文檔理解的開源檢索增強生成（RAG）引擎，我們可以利用它來搭建個人知識庫，并進行問答、信息搜索等操作。具體步驟如下：
（2）上傳文件：在RAGFlow系統(tǒng)中，點擊上傳按鈕，選擇本地要上傳到知識庫的文件。需要注意的是，系統(tǒng)支持的文件格式可能包括常見的文檔格式（如PDF、DOCX等）以及文本文件等，上傳時要留意文件格式是否被支持。
（3）查看文件信息：上傳完成后，系統(tǒng)會顯示文件的相關(guān)信息，如分塊數(shù)、上傳日期、解析方法和解析狀態(tài)等。
（4）配置模型：在模型成功配置區(qū)域，選擇要使用的模型（這里使用DeepSeek模型服務(wù)），并將對應(yīng)的API密鑰粘貼到指定位置。如果選擇搭建本地大模型（DeepSeek），同樣需要在此處進行相應(yīng)的配置，以確保RAGFlow能夠與本地模型進行正常的通信和交互。
（5）進入聊天界面：等待知識庫文件解析完成后，即可進入聊天界面，開始使用搭建好的知識庫進行問答和信息搜索等操作。
