基于Ollama、DeepSeek、LangChain和Streamlit的RAG应用部署

随着AI技术的迅猛发展，Retrieval-Augmented Generation (RAG)系统已成为构建智能问答系统的核心。RAG系统通过结合信息检索与生成模型的能力，不仅能够检索相关知识，还能基于这些知识生成准确的答案。本文将带你深入了解如何使用Ollama、DeepSeek、LangChain和Streamlit等技术栈，在Ubuntu系统上部署一个完整的RAG应用。

1. RAG技术概述与系统架构

什么是RAG系统？

RAG (Retrieval-Augmented Generation) 是一种将信息检索与生成模型结合的架构。RAG系统通常由两个主要部分组成：

• 信息检索（Retrieval）：通过检索数据库中的相关文档，为生成模型提供上下文。
• 生成模型（Generation）：基于检索到的文档，通过语言生成模型（如GPT）生成回答。

这一架构非常适合于复杂的问答任务，尤其是当问题涉及特定领域的知识时，RAG可以通过检索相关资料并生成准确的回答。