LazyLLM×RAG×满血DeepSeek - R1×Agent：商用知识库赋能本地部署，开启“文理双全”新引擎

在代码的深海与数学的星空之间，国产自研旗舰DeepSeek-R1正以‌千亿级参数‌为舟，‌强大的推理和理解能力‌为帆，破浪前行。它不仅是代码战场上的解码高手，更是数学迷宫中的推理大师。当LazyLLM引擎与之并肩，一场关于算法与逻辑的盛宴悄然开启。

为何要结合RAG？——DeepSeek-R1 的局限性及RAG的互补价值

尽管 DeepSeek-R1 具备上述优势，但其静态知识库更新成本高和实时检索效率不足的特性，可能在动态教育场景中受限（现在，我们询问一个问题“何为大学”，希望得到的是儒家经典中《大学》里面关于该问题的解释，但是下面DeepSeek-R1给的回答非常宽泛）。

而RAG（检索增强生成）技术可以通过以下方式弥补（DeepSee-R1结合RAG后的回答如下）：

动态知识更新——解决模型“知识截止”问题

痛点：DeepSeek-R1 的预训练知识依赖固定数据集，难以实时跟进教学热点（如新教材、学科竞赛题）。

RAG 解决方案：通过对接教育领域数据库（如教材库、试题库），实现知识的动态检索与增量学习，确保内容始终与时俱进。

精准领域聚焦——提升垂直场景响应效率

痛点：通用大模型在细分学科（如古诗词格律、几何证明）中可能因“泛化过度”导致细节丢失。

RAG 解决方案：结合领域知识图谱与向量数据库，快速定位相关知识点（如《九章算术》中的方程术），强化垂直场景下的专业性。

成本与性能平衡——轻量级部署的关键

痛点：直接调用 DeepSeek-R1 需要云端算力支持，对教育机构而言成本高昂且存在延迟风险。

RAG 解决方案：通过本地部署 RAG 系统，实现“离线化、低功耗、高响应”的教育终端适配。

技术整合的价值：从 ”单点智能” 到 ”系统智能”

本文以 DeepSeek-R1 这一里程碑式大语言模型为核心，凭借其贯通文理的跨学科智慧，聚焦其在教育领域的两大实践，构建一款文理智能小助手AI应用。该应用主要由以下三部分构成：

国学大师教学助手

基于RAG×DeepSeek-R1技术，构建一个贯通古今的智能导师，能够精准解析国学经典篇章，并以对话形式传授文化精髓。

数学求解器工具

通过知识蒸馏技术，将 DeepSeek-R1 的数学推理能力迁移到轻量级小模型（如 InternLM2-7B-Chat），打造高效、可解释的数学问题解决引擎。

Agentic RAG协作

最终将上述工具融合为具备自主规划能力的智能系统，实现从“被动检索”到“主动求解”的跃迁。

接下来

让我们一起走进这一技术实践的全景

DeepSeek-R1驱动的教学助手如何让国学焕发新生？

数学求解器如何在小学算术题中展现专家级思维链？

目睹Agentic RAG如何重构人机协作的未来图景！

每一次问答，都是智能与人文的深度对话。

部署DeepSeek-R1满血版

环境准备

LazyLLM 是一款构建多Agent大模型应用的开发框架（已在GitHub上开源），协助开发者用极低的成本构建复杂的AI应用，并可以持续的迭代优化效果。

LazyLLM 支持用 pip 直接安装，您可以通过以下代码轻松完成安装（不同安装方式分别对应不同功能的使用）：

安装 LazyLLM 基础功能的最小依赖包。可以支持线上各类模型的微调和推理。

安装 LazyLLM 的所有功能最小依赖包。不仅支持线上模型的微调和推理，而且支持离线模型的微调（主要依赖 LLaMA-Factory）和推理（主要依赖 vLLM）。

安装 LazyLLM 的所有依赖包，所有功能以及高级功能都支持，比如自动框架选择（AutoFinetune、AutoDeploy 等）、更多的离线推理工具（如增加 LightLLM 等工具）、更多的离线训练工具（如增加 AlpacaloraFinetune、CollieFinetune 等工具）。

 本地部署

下面是使用本地部署DeepSeek-R1模型的代码展示：

这里采用了张量并行和流水并行来切分DeepSeek-R1，将其分布式地部署到2个节点的16张卡上。

线上使用

如果本地没有算力资源，我们也可以使用LazyLLM直接调用线上的DeepSeek-R1大模型（LazyLLM接入了各大主流的在线大模型，包括：OpenAI、SenseNova、GLM、KIMI、QWen、DouBao、DeepSeek等）。在此之前，我们需要配置下相关的环境变量。首先如果没有对应平台的账号，就需要先在平台注册一个账号，然后根据下面平台对应的获取 API key 的链接获取所需要的key(注意:sensenova需要获取两个key)，并设置对应的环境变量：

例如，配置商汤的日日新平台的