LangChain、
Faiss 和 DeepSeek 的
RAG 实战
教程 构建一个基于
LangChain、
Faiss 和 DeepSeek 的
RAG（检索增强生成）
系统，可以通过以下组件和技术实现： 1. 技术概述
RAG 是一种结合检索和生成能力的技术[^3]。它通过从知识库中提取相关文档片段并将其作为上下文输入到语言模型中，从而提高回答的准确性与时效性。在此场景下，DeepSeek R1 模型被用作生成模块[^4]。 2. 主要流程 以下是构建本地知识库
问答
系统的具体流程： – 文档处理
: 使用 Python 工具读取 PDF 或 Word 文件，并将文件内容转换为纯文本形式。 – 切片 (Chunking)
: 将提取的文本分割成较小的段落或句子单元，以便后续向量化操作。这种分块策略有助于提升检索效率[^4]。 python from
langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=500, chunk_overlap=50 ) chunks = text_splitter.split_text(text) – 向量存储
: 对每个文本块执行 Embedding 处理，随后存入
Faiss 向量数据库以支持高效的相似度搜索[^4]。 python from
langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings from
langchain.vectorstores import
FAISS embeddings = HuggingFaceEmbeddings() vectorstore =
FAISS.from_texts(chunks, embeddings) – 检索机制
: 当用户提供一个
问题时，该
问题会被转化为向量并与已有的向量集合比较，找出最接近的结果集。 python query_vector = embeddings.embed_query(query) docs = vectorstore.similarity_search_by_vector(query_vector, k=4) – 生成回答
: 结合检索得到的相关文档片段与原始
问题，构造一个新的提示符 (Prompt)，再传递至 DeepSeek R1 进行最终的回答生成。 python from
langchain.llms import Ollama llm = Ollama(model=”deepseek”, temperature=0.7) response = llm(prompt千问 Qwen 教程_template.format(context=” “.join([doc.page_content for doc in docs]), question=query)) 以上
代码展示了如何集成各部分功能来完成整个工作流的设计。 3.
系统特点 此方案具有如下优势： – 利用了 DeepSeek R1 的高效推理特性[^1]； – 借助
LangChain 提供的强大工具链简化开发难度[^4]； – 使用
Faiss 实现高性能的矢量匹配算法优化查询速度。 4. 注意事项 为了确保项目的顺利实施，请注意以下几点建议： – 确认所有依赖项均已正确安装并版本兼容； – 测试不同参数设置下的性能表现调整最佳配置； – 定期更新基础资料保持信息最新状态防止过时影响质量。 —
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