Chroma、Ollama、Gradioを備えたDeepseek-R1ラグチャットボット

このチュートリアルでは、DeepSeek-R1とLangchainを使用して検索拡張生成（RAG）チャットボットを構築することを示しています。 チャットボットは、知識ベース、この場合はLLMSの基礎に関する本に基づいて質問に答えます。 このプロセスは、ユーザーフレンドリーなグラデーションインターフェイスを通じて配信される、正確でコンテキストに関連する応答のためにDeepSeek-R1の効率的なベクトル検索を活用します。 高性能検索、微調整された関連ランキング、費用対効果（ローカルの実行による）、クロマとの簡単な統合、およびオフライン機能など、チュートリアルは明確な手順に分割されています：

1。前提条件：

必要なライブラリ（langchain、chromadb、gradio、ollama、pymupdf）の確保がインストールされています。

2。 PDFのロード：langchainからpymupdfloaderを使用して、「LLMSの基礎」PDFからテキストを抽出します。

3。テキストチャンキング：

抽出されたテキストを、改善されたコンテキストの取得のためにを使用して、より小さな、重複するチャンクに分割します。

4。埋め込み生成：deepseek-r1を使用してollamaembeddingsを使用して、各チャンクの埋め込みを生成します。 このプロセスを介した並列化により、このプロセスが高速化されます。 注：チュートリアルでは、さまざまなDeepSeek-R1モデルサイズ（7b、8b、14bなど）を指定する機能について説明します。 5。クロマに埋め込みを保存：RecursiveCharacterTextSplitter埋め込みと対応するテキストチャンクをChroma Vectorデータベースに保存して、効率的な検索を行います。 チュートリアルは、競合を防ぐためにコレクションを作成および/または削除することを強調しています。

6。レトリーバーの初期化：クエリ処理にdeepseek-r1埋め込みを使用して、クロマレトリバーをセットアップします。> ThreadPoolExecutor

7。 Rag Pipeline（コンテキストの検索）： a function ユーザーの質問に基づいて関連するテキストチャンクを取得します。 8。 deepseek-r1のクエリ：関数

ユーザーの質問と取得コンテキストをフォーマットし、オラマを介してdeepseek-r1に送信し、プレゼンテーションのための応答をクリーンアップします。 9。グレードインターフェイス：

グレーディオを使用してインタラクティブインターフェイスを作成し、ユーザーが質問を入力してRAGパイプラインから回答を受信できるようにします。

retrieve_context

最適化：

チュートリアルでは、チャンクサイズの調整、小さいdeepseek-R1モデルの使用、より大きなデータセットのFAISSの統合、埋め込み生成のバッチ処理など、いくつかの最適化を提案しています。 query_deepseek

結論：チュートリアルは、効率的かつ正確な情報検索のためにDeepSeek-R1の力を紹介する機能的なローカルRAGチャットボットの構築を正常に実証しています。 さらなるDeepSeekリソースへのリンクが提供されています

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