DeepSeek-R1抹布聊天機器人與Chroma，Ollama和Gradio

>本教程展示了使用DeepSeek-R1和Langchain建立檢索增強一代（RAG）聊天機器人。 聊天機器人回答了基於知識庫的問題，在這種情況下是一本關於LLMS基礎的書。 該過程利用DeepSeek-R1的有效矢量搜索通過用戶友好的Gradio接口提供的準確和上下文相關的響應。 DeepSeek-R1的優勢，包括高性能檢索，良好的相關性排名，成本效益（由於本地執行），與Chroma易於集成以及離線功能，使其非常適合此應用程序。

教程分為清晰的步驟：

1。先決條件：

確保安裝必要的庫（Langchain，Chromadb，Gradio，Ollama，Pymupdf）。

2。加載pdf：利用langchain的pymupdfloader從“ llms的基礎”中提取文本，

3。文本塊：使用進行改進的上下文檢索，將提取的文本分為較小的重疊塊。

4。嵌入生成：使用帶有DeepSeek-R1的Ollamaembeddings為每個塊生成嵌入。 通過RecursiveCharacterTextSplitter並行化加速了此過程。 注意：該教程提到了指定不同的DeepSeek-R1型號（7b，8b，14b等）的能力。

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5。在色度中存儲嵌入：在色度矢量數據庫中存儲嵌入和相應的文本塊以進行有效檢索。 該教程突出顯示創建和/或刪除集合以防止衝突。 > 6。檢索器初始化：ThreadPoolExecutor設置色度恢復器，利用DeepSeek-R1嵌入進行查詢處理。

7。抹布管道（上下文檢索）：一個函數

根據用戶的問題檢索相關的文本塊。

8。查詢DeepSeek-r1：

函數

格式化用戶的問題並檢索上下文，通過Ollama將其發送到DeepSeek-r1，並清理演示的響應。 9。 Gradio接口：retrieve_context使用Gradio創建交互式界面，允許用戶輸入問題並從RAG管道中接收答案。

query_deepseek

>優化：

>教程提出了幾種優化，包括調整塊尺寸，使用較小的DeepSeek-R1模型，集成了較大數據集的FAISS以及用於嵌入生成的批處理處理。 。

> 結論：教程成功地展示了構建功能性的本地rag聊天機器人，展示了DeepSeek-R1的功能，以進行有效，準確的信息檢索。 提供了進一步的DeepSeek資源的鏈接。 >

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