本地部署DeepSeek-R1实现针对音频文件的RAG系统实践

我们将使用以下技术栈：

• AssemblyAI 来转录音频文件。
• Qdrant作为向量数据库。
• llama_index 进行编排。
• DeepSeek-R1作为 LLM。

这是我们应用的流程概览：

1️⃣ 接收音频文件，并使用 AssemblyAI 进行转录。
2️⃣-3️⃣ 将转录文本存储到 Qdrant 向量数据库中。
4️⃣-6️⃣ 查询数据库以获取相关上下文。
7️⃣-8️⃣ 使用 DeepSeek-R1 作为 LLM 生成响应。

现在，让我们直接进入代码实现！ 🚀

0️⃣ 获取 API Key

要转录音频文件，请从 AssemblyAI（assemblyai.com）获取 API 密钥并将其存储在 .env 文件中：

1️⃣ 转录

我们使用 AssemblyAI 转录带有说话者标签的音频。为此：

• 我们设置转录器对象。
• 我们在配置中启用说话者标签检测。
• 我们使用 AssemblyAI 转录音频。

2️⃣ 嵌入转录本并将其存储在向量数据库中

为此，我们：

• 加载嵌入模型并生成嵌入。
• 连接到 Qdrant 并创建集合。
• 存储嵌入

3️⃣ 检索

现在，我们查询向量数据库以检索转录本中与查询相似的句子：

• 将查询转换为嵌入。
• 搜索向量数据库。
• 检索最佳结果。

4️⃣ 生成响应

最后，在检索上下文后：

• 我们构造一个提示。

• 我们通过 ollama 使用 DeepSeek-R1 来生成响应。

5️⃣ Streamlit UI

为了方便使用，我们将整个应用程序包装在 Streamlit 界面中。这是一个简单的 UI，你可以直接上传音频文件并与之聊天。

https://x.com/_avichawla/status/1896810425628684483

DeepSeek无疑是2025开年AI圈的一匹黑马，在一众AI大模型中，DeepSeek以低价高性能的优势脱颖而出。DeepSeek的上线实现了AI界的又一大突破，各大科技巨头都火速出手，争先抢占DeepSeek大模型的流量风口。

DeepSeek的爆火，远不止于此。它是一场属于每个人的科技革命，一次打破界限的机会，一次让普通人也能逆袭契机。

DeepSeek的优点

掌握DeepSeek对于转行大模型领域的人来说是一个很大的优势，目前懂得大模型技术方面的人才很稀缺，而DeepSeek就是一个突破口。现在越来越多的人才都想往大模型方向转行，对于想要转行创业，提升自我的人来说是一个不可多得的机会。

那么应该如何学习大模型

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

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👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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