使用deepseek+ragflow搭建垂直领域大模型

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分类专栏： deepseek 文章标签： 人工智能 ai 大模型 deepseek 垂直领域大模型 ragflow知识库
于 2025-02-10 10:43:41 首次发布
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使用 DeepSeek 和 RAGFlow 搭建垂直领域大模型是一个复杂但非常有潜力的任务。

垂直领域大模型是针对特定行业或领域进行优化和定制的大型语言模型。与通用大模型（如GPT-4）不同，垂直领域大模型专注于某一领域的专业知识、术语和任务，能够提供更精准、专业的输出。

一：基础流程

1. 理解 DeepSeek 和 RAGFlow

  • DeepSeek: 这是一个用于深度学习和自然语言处理的框架，通常用于训练和优化大型语言模型。

  • RAGFlow: 这是一个基于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）的框架，结合了检索和生成模型，适用于问答、对话等任务。

2. 确定垂直领域

首先，明确你要构建的垂直领域。例如，医疗、法律、金融等。确定领域后，收集相关的数据集和知识库。

3. 数据准备

  • 数据集: 收集和整理领域相关的文本数据，如论文、文档、FAQ等。

  • 知识库: 构建一个结构化的知识库，包含领域内的关键概念、实体和关系。

4. 模型选择与训练

  • 预训练模型: 选择一个适合的预训练语言模型（如GPT、

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我们按照下图的数据介绍组件。• ragflow的的官方文档相对来说还是比较欠缺的，特别是用户交互这块。• ragflow的ui使用成本相对比较高，组件不知道返回什么，只能根据示例或意图推断• 使用ragflow建议是有技术底子的• 英文文档的描述习惯和中文还是有很大的差别的。
RAGFlow搭建全攻略：从入门到精通，轻松构建RAG知识库
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RAGFlow是一种融合了数据检索与生成式模型的新型系统架构，其核心思想在于将大规模检索系统与先进的生成式模型（如Transformer、GPT系列）相结合，从而在回答查询时既能利用海量数据的知识库，又能生成符合上下文语义的自然语言回复。该系统主要包含两个关键模块：数据检索模块和生成模块。数据检索模块负责在海量数据中快速定位相关信息，而生成模块则基于检索结果生成高质量的回答或文本内容。
隐私优先：DeepSeek+RAGFlow本地化部署，手把手构建个人知识库
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检索（Retrieval）：当用户提出问题时，系统会从外部的知识库中检索出与用户输入相关的内容。准备外部知识库：外部知识库可能来自本地的文件、搜索引擎结果、API 等等。这样，RAG 不仅依赖于模型本身的内在的、通过训练得到的知识，还能实时调用外部的信息进行补充。我们要构建的就是一个基于本地文件的外部知识库；通过 embedding 模型，对知识库文件进行解析：文本是由自然语言组成的，这种格式不利于机器直接计算相似度。
企业内部使用 DeepSeek 进行私有化数据的垂直训练
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通过垂直训练，企业可以将 DeepSeek 的基础模型与私有数据结合，构建适合自身业务场景的定制化模型。在实施过程中，需重点关注数据隐私保护和训练效率优化，确保模型的安全性和性能。
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*为确保本地知识库的高效搭建，需先准备DeepSeek-R1模型、相关文档/数据集及部署工具（如Ollama），，同时选择并配置文本嵌入模型，最后收集/整理文档并确保其唯一标识符和文本内容，**********？**大型语言模型（LLMs）虽然功能强大，。********如何使用DeepSeek-R1 + RAG搭建本地知识库？******
DeepSeek+Ragflow搭建个人知识库
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利用Deepseek+Ragflow搭建的知识库过程还是比较简单，正常跟着流程走不容易出错。如果投喂的数据经过整合处理，那么反馈的结果还是有一定的实际意义。当前个人能部署的模型参数太少，尚处于体验阶段。相信不久的将来，大模型不断发展，个人能部署性能更强大的模型。
【完全本地部署】DeepSeek模型+RAG技术构建本地知识库
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在当今这个信息爆炸的时代，人工智能技术正以前所未有的速度发展。其中，DeepSeek 作为新一代的 AI 选手，迅速成为行业内的焦点。DeepSeek 在多项性能测试中已经达到了 OpenAI 的最新大模型 o1 水平，部分项目还实现了超越，在多项评测中表现优异，甚至直逼世界顶尖的闭源模型 GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet。
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这个分个人还是企业，如果个人用，其实各种免费在线知识库也够用了，但对于企业来说可不能图方便，需考虑以下方面数据隐私：使用本地部署方式，所有数据都保存在自己控制的服务器中，避免了外部服务带来的数据隐私泄露风险。高度可定制：根据自身需求进行配置与扩展，能够灵活地适配各种业务场景。智能问答：结合RAG和DeepSeek的能力，可以让知识库具备智能问答功能，提升工作效率。可扩展性：支持大规模数据的处理与管理，能够持续扩展和更新知识库内容。
DeepSeek-R1 + RAG搭建本地知识库，收藏这一篇就够了！！
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利用DeepSeek-R1与RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术可以快速搭建本地知识库。 为确保本地知识库的高效搭建，需先准备DeepSeek-R1模型、相关文档/数据集及部署工具（如Ollama）， 随后安装Ollama并部署DeepSeek-R1 ，同时选择并配置文本嵌入模型，最后收集/整理文档并确保其唯一标识符和文本内容， 利用文本嵌入模型转换文档为向量以构建快速检索的索引。
基于DeepSeek构建RAG 系统综合指南（含代码）
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在人工智能飞速发展的当下，从海量文档中高效处理、理解和检索信息，成为众多领域的关键需求。检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术应运而生，它代表了 AI 信息处理方式的重大进步。传统语言模型仅依赖预先训练的数据，而 RAG 系统在生成回复前，会动态检索相关信息，就如同为 AI 配备了一个专属 “图书馆”，在回答问题前可随时查阅参考。RAG 系统主要包含检索和生成两大核心能力。
DeepSeek大模型微调实战，如何将开源模型打造成行业垂直模型！
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DeepSeek是由。
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### 关于DeepSeek和RAGFlow的技术信息 #### DeepSeek简介 DeepSeek是一个强大的深度语义搜索引擎，能够提供高效的多模态数据处理能力和实时的数据更新机制[^1]。通过集成行业知识图谱构建功能，DeepSeek可以针对特定垂直领域创建高度定制化的数据引擎。 #### RAGFlow概述 RAGFlow作为一款先进的检索增强生成框架（Retrieval-Augmented Generation Flow），旨在优化基于自然语言处理的应用程序性能。该工具允许开发者利用预训练的语言模型来提升文本摘要、问答系统等功能的表现，并且支持灵活配置以适应不同业务场景的需求[^3]。 #### 技术文档与使用教程 对于希望深入了解并有效运用这两项技术的人来说，《DeepSeek-R1官方文档》提供了详尽的产品介绍和技术细节说明；而《Ollama Modelfile配置指南》则专注于指导用户如何正确设置相关参数以便更好地发挥各个组件的作用。另外，在实际操作层面，《构建本地知识库系统实战指南》不仅涵盖了从零开始搭建整个系统的全过程——包括但不限于环境准备工作以及具体命令行指令示例，还特别强调了GPU加速特性所带来的效率增益[^2]。 #### 实现方式 为了使更多人能够便捷地体验到由DeepSeek联合其他优秀项目共同带来的便利服务，《0基础玩转DeepSeek+RAGFlow本地部署+搭建知识库》系列文章采用通俗易懂的方式讲解了每一步骤的操作要点，即使是没有编程背景的朋友也可以按照指示顺利完成安装过程[^4]。 ```bash # 安装Ollama curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh # 部署DeepSeek docker run -d -p 8080:8080 deepseek/search-engine # 配置RAGFlow git clone https://github.com/infiniflow/ragflow cd ragflow && docker-compose up -d ```
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