[思考记录.AI]Deepseek-R1的联网搜索,是什么?

        不知道有没有感受,在有了思维链加持的AI搜索(或者应该叫“被赋予在线搜索能力的思维链大模型”)之后,简单的资料搜索及信息整合轻松了很多。许多以前需要手工筛选、分析提炼和整合的事情,现在一个搜索直接搞定。

比如,想知道:DS-R1联网搜索是怎么实现的呢?通过询问在线版DS-R1直接就能得到整合好的信息:

联网搜索的实现可能包括以下几个步骤:

1. 用户查询解析:模型解析用户问题,推理用户想要了解的信息,并识别需要实时数据的部分。

2. 搜索关键词生成:模型生成适合搜索引擎的关键词或直接构造API请求。

3. 调用搜索引擎/数据库API:访问合作搜索引擎(如360搜索、微信生态内搜索)或专业数据库(金融、学术)。

4. 结果获取与过滤:获取搜索结果后,模型进行相关性排序,过滤掉不相关或低质量内容。

5. 信息整合与推理:将筛选后的信息结合模型自身的知识库,生成连贯回答。

6. 引用与展示:在回答中标注引用来源,如微信公众号文章链接或其他URL。

此外,不同平台可能有不同的实现方式,例如腾讯元宝优先使用微信生态内容,而天工AI接入学术数据库。同时,算力支持(如华为云、360的GPU集群)确保搜索过程的快速响应,避免官方服务器的卡顿问题。模型可能需要优化网络请求的并发处理和数据缓存机制,以提升效率。

当然,我们还是有必要思考验证一番:

一、判断以上信息是否靠谱。这点,通过查看DS-R1搜索答复中的思维链就可以做一些印证。
1.大模型回先理解并分析用户想要了解的信息。在思维链的开头,可以看到典型如:

  • 用户想知道....
  • 用户可能希望深入理解....
  • 我现在需要回答用户关于....的问题
  • 我现在需要帮助用户....

2.基于1,生成一些“查询任务”,用来帮助解答问题。在思维链中可看到典型如:

  • 首先,我需要确认....
  • 我需要理解什么是....
  • 我应该明确....的基本概念
  • 可能需要....等方面的信息

3.所谓的“查询任务”,应该是大模型生成了相关的“搜索关键词”,并调用搜索引擎/接口得到实时结果。在搜索结果中,也列出了相应的网页地址、内容概要。

4.大模型通过推理过滤出有用的搜索结果,包括验证实时性等。从思维链中可看到如:

  • 时间方面,部分搜索结果的时间是2025-02-11或更早,而用户提问的时间是2025-02-15,因此所有信息都是最新的,可以全部参考。
  • 用户给出的搜索结果有七个条目,发布时间从2025-01-21到2025-02-12,所以时间范围都在最近的一个月内,应该是相关的。

5.结合搜索结果,思考推理并做整合,包括可信度、正确性判断等。从思维链中可看到如:

  • 查看搜索结果,发现多个结果提到....例如,结果1详细介绍了....需要将这些信息整合....
  • 但具体的技术细节没有提到,可能需要参考其他搜索结果。
  • 检查是否存在可能的误解:....是否可能有其他含义?在此上下文中,....符合搜索结果中的描述。
  • 现在需要整合这些信息,并确保没有遗漏或矛盾。例如,搜索结果[3]和[5]提到....,而搜索结果[8]的....,因此可以确认....。而....,但可能有不同的....。

6.给出包含引用来源的最终答复

二、目前的DS-R1联网搜索,它本质上是什么呢?
        大模型本身的预训练数据中并不包含最新的联网信息,并且大模型并不能直接联网搜索。那么,DeepSeek-R1 的联网版是个什么呢?从当前的理解看,其本质上应该算是一种“搜索智能体”(解决信息搜索场景的 AI Agent)
1.大模型作为“大脑”提供认知能力(如语言理解、策略生成、分析推理)
2.搜索智能体通过工具调用(如联网搜索、数据库查询的等)扩大模型的知识边界,以及解决数据滞后问题。
结合起来,就实现了时效性更强的智能交互。

        而这种“外接知识”的方式,也有个专门的叫法“RAG(检索增强生成)”。它是当前除了单纯的提示词工程、模型微调外的一种常见AI应用方式——RAG(检索增强生成)。比如接入本地知识库文档,打造专属问答助手。之前黄建华基于桥妹的检索,也是基于这个原理。

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最后,记录一些问题。可能值得持续思考:

  • AI的能力边界?适合做什么、不适合做什么?
  • 通用与专用模型平衡?结合特定应用场景的选择
  • 人机协作模式?人与AI的角色协调与配合
  • ...
     

### Deepseek-R1 网络连接实现代码示例 为了通过网络加载和使用 `Deepseek-R1` 模型,通常需要结合 Hugging Face 的 Transformers 库以及 PyTorch 或 TensorFlow 来完成模型的初始化与推理。以下是基于 Python 和 Hugging Face 的具体实现方式。 #### 使用 Hugging Face 加载 Deepseek-R1 并进行推断 以下是一个完整的代码示例,展示如何通过网络加载并运行 `Deepseek-R1:1.5B`: ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import torch # 定义设备 (GPU优先) device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" # 初始化 tokenizer 和模型 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B", use_auth_token=False) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B", use_auth_token=False) # 将模型移动到指定设备上 model.to(device) # 输入文本 input_text = "Explain the concept of artificial intelligence." inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(device) # 进行生成 outputs = model.generate(**inputs, max_length=100, num_return_sequences=1) # 解码输出结果 result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) print(result) ``` 上述代码实现了以下几个功能: - **自动下载模型**:通过 `AutoTokenizer` 和 `AutoModelForCausalLM` 自动从 Hugging Face Hub 下载预训练模型及其配置文件[^1]。 - **跨平台支持**:利用 `torch.device` 判断当前环境是否有 GPU 支持,并动态调整计算资源分配。 - **输入处理与生成**:将自然语言转换为 token 表示形式后传递给模型,最终解码生成的结果作为输出。 #### 处理大文件下载失败的情况 当遇到因网络不稳定或其他原因导致的大文件克隆失败时,可采用分步策略手动获取模型权重文件。例如,先克隆仓库结构再单独下载 `.safetensors` 文件: ```bash GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://hf-mirror.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B wget https://hf-mirror.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B/resolve/main/model.safetensors mv model.safetensors ./DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B/ ``` 此方法能够有效规避长时间挂起或中断的风险,同时确保本地存储空间合理管理[^2]。 --- ### 注意事项 - 如果目标环境中未安装 Git LFS 工具,则需提前执行命令 `git lfs install` 启用扩展支持。 - 对于特定版本的选择(如 `1.5B`, `7B`),应依据实际硬件条件评估内存占用情况后再做决定。 ---
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