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基于DeepSeek构建RAG系统综合指南（含代码）

一、RAG技术原理与优势

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-AugmentedGeneration，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。检索能力负责从知识库中精准找出最相关

的信息，生成能力则利用检索到的信息，构建连贯且准确的回复内容。其工作流程遵循

“用户查询→文档检索→上下文增强→大语言模型（LLM）回复”的清晰路径。

在文档检索阶段，系统先将用户查询转化为向量嵌入，接着在向量数据库中有哪些信誉好的足球投注网站相似文

档，最终提取出最相关的文本块。上下文增强环节，会把检索到的文档进行整合，并按

照大语言模型易于处理的格式进行编排。最后，大语言模型结合查询与上下文信息，生

成富有见地的回复。

RAG系统具备诸多显著优势。首先，它能大幅提升回复的准确性，通过提供相关上下

文，有效减少模型“幻觉”现象，即生成看似合理却无事实依据的内容。其次，RAG

系统的知识更新便捷，只需添加新文档，就能轻松扩充知识储备。再者，其回复具有可

验证性，所有答案都能追溯到原始文档来源。从成本角度看，无需持续对模型进行重新

训练，降低了时间和资源成本。此外，通过更新文档库，RAG系统能快速适应新领域的

需求，展现出强大的领域适应性。

二、DeepSeek模型家族剖析

DeepSeek在人工智能领域异军突起，凭借其开源语言模型家族，为各类应用场景提供

了丰富选择。该家族涵盖基础模型和专业模型两大类别。

基础模型参数规模从70亿到670亿不等，具备通用的语言理解和生成能力，是支撑多

种自然语言处理任务的基石。专业模型则针对特定领域进行优化，如DeepSeekCoder

专为编程任务设计，能高效处理代码生成、代码理解等工作；DeepSeek-MoE采用专

家混合机制，显著提升了模型的综合性能。

在构建RAG系统时，选择DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B模型具有诸多优势。性

能方面，它在众多任务中的表现可与GPT-3.5相媲美，能为用户提供高质量的回复。通

过蒸馏优化技术，该模型在保持性能的同时，提升了计算效率，降低了运行成本。多语

言支持能力也是其一大亮点，在多种语言处理任务中都展现出强大实力，为构建多语言

RAG系统提供了有力保障。其开源特性更是为开发者提供了广阔的定制和修改空间，再

加上活跃的社区支持，模型能得到定期更新和持续改进。

三、基于DeepSeek的RAG系统构建

（一）系统架构概览

本RAG系统由多个关键组件协同构成。FastAPI作为后端框架，负责搭建API接口，

实现与外部的交互；ChromaDB用于向量存储，高效管理文档的向量表示；

LangChain承担编排工作，协调各组件间的协作；DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B

模型负责生成回复内容；HuggingFace的嵌入技术则用于将文本转化为向量形式，便

于在向量数据库中进行检索。

（二）核心组件实现细节

1.文档处理管道：DataIngestionPipeline类承担文档处理的核心任务。初始化时，它

接收包含文件路径、持久化目录等信息的配置参数。在处理流程中，首先通过

FileComponent类加载并验证文件，确保数据的准确性和完整性。接着，利用

SplitTextComponent类将文件内容分割成合适大小的文本块，这里推荐的块大小为

1000字符，并设置200字符的重叠部分，以维持上下文的连贯性，同时充分考虑文

档的结构进行分割。随