1. 环境准备

在开始之前，需要确保您的环境满足以下要求：

安装 Python（建议 Python 3.8 及以上）

安装 Ollama

下载并安装 DeepSeek R 模型

安装 chromadb 作为向量数据库

安装 langchain 作为 RAG 框架

1.1 安装 Ollama

Ollama 提供了一个简单的方式来运行本地大模型。可以通过以下命令安装 Ollama：

安装完成后，运行以下命令以验证安装是否成功：

1.2 下载 DeepSeek R 模型

在 Ollama 中运行 DeepSeek R，只需执行以下命令：

2. 搭建 RAG 系统

2.1 安装依赖库

使用 pip 安装必要的 Python 库：

2.2 构建向量数据库

2.3 文档加载与索引

2.4 结合 DeepSeek R 进行问答

3. 高级案例：优化 RAG 系统

3.1 结合多模态数据

如果希望 RAG 系统支持多模态数据（例如文本、图像、音频等），可以使用 langchain 的多模态处理能力。

3.2 使用更强的检索策略

可以通过 BM25 评分模型结合向量检索，提升 RAG 系统的精确度。

3.3 增强响应生成

可以在 RAG 系统中加入提示词优化，提高生成回答的质量。

4. 结论

本教程介绍了如何使用 DeepSeek R 结合 Ollama 来构建一个完整的 RAG 系统，并通过高级案例提升检索和生成质量。未来可以结合更复杂的数据存储、多模态数据支持，以及优化检索策略，进一步增强 RAG 系统的性能，使其适用于更广泛的应用场景。