DeepSeek模型+RAG技术构建本地知识库.pdf
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DeepSeek模型与RAG(Retrieval-Augmented Generation)技术结合,构建了一个本地知识库系统,该系统通过将高性能的AI大模型DeepSeek与本地知识库结合,实现了对特定领域知识的支持。在实践中,研究者使用CST/ABAQUS的官方文档创建了“虚拟CST/ABAQUS技术支持工程师”,一个AI智能体,以此来验证系统对实际业务的支持效果。在信息爆炸的当下,AI技术的快速发展赋予了AI模型超乎想象的能力,DeepSeek在多项性能测试中表现优异,与世界顶尖模型不相上下。该模型特别适合于推理任务,并以高效的推理和多模态融合能力著称,即使在复杂逻辑任务和长文本处理方面也表现突出。 RAG技术的作用是通过检索增强生成,提升模型的检索和生成能力。该技术首先解析本地知识库,将各类数据转换为高维向量,然后将原始问题和相关知识内容以向量形式整合到生成模型的输入中,以增强生成文本的质量。RAG技术通过动态检索外部知识库,实现行业适配,这不仅保持了通用模型的对话能力,还通过知识库的更新扩展了专业认知边界。与全参数微调方案相比,RAG技术显著降低了成本。 在部署方式上,系统实现了全链路本地化部署,确保了数据存储到处理的端到端闭环。采用容器化框架和智能检索系统,模型和向量数据库都在离线环境下构建和推理,保证了敏感信息完全驻留在内网之中。实现效果方面,“虚拟工程师”demo展现了高效、准确、清晰的特点,能够快速、准确地响应用户查询,深刻理解用户需求,并结合DeepSeek-R1模型和RAG技术快速找到相关文档和案例。 关键词包括DeepSeek、RAG、Embedding、RAGFlow、本地知识库和AI。整体架构的构建结合了DeepSeek-R1模型和RAG技术,以提升检索增强生成的能力,而这种架构能够有效解决大型语言模型在处理非训练数据信息时可能出现的问题。部署方式上的本地化保证了系统的响应速度和安全,同时,实际效果的验证显示,该技术方案能够为特定业务需求提供更精确的支持。此外,由于系统集成的知识库持续更新,这为AI技术支持的个性化定制和业务升级迭代提供了可能。 DeepSeek模型和RAG技术的结合为构建行业特定知识库提供了有效的解决方案,通过智能体的实现,增强了AI在特定领域的应用效能,为人工智能技术在技术支持领域的进一步发展指明了方向。通过集成高级技术并实现完全本地化部署,这种AI知识库系统能够在保证信息安全的同时,提供快速、准确的知识支持服务,展现出在业务处理中的高效率和高相关性。





























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