„Jak Zbudować System Retrieval-Augmented Generation (RAG) z DeepSeek R1: Praktyczny Przewodnik Krok po Kroku”
Wprowadzenie do DeepSeek R1 i Systemu Retrieval-Augmented Generation (RAG)
W społeczności sztucznej inteligencji pojawiły się ekscytujące wieści o premierze modelu DeepSeek R1. To open-source’owe rozwiązanie oferuje wyjątkowe osiągi, które w wielu przypadkach dorównują komercyjnym modelom uznawanym za najnowocześniejsze. W związku z tym wiele osób jest zainteresowanych jego możliwościami i zastosowaniami. W tym artykule przedstawimy krok po kroku, jak wdrożyć system Retrieval-Augmented Generation (RAG) przy użyciu DeepSeek R1, od przygotowania środowiska po zapytania użytkownika. Wszystko to z wykorzystaniem kodu i prostych wyjaśnień.
Na czym polega RAG?
System Retrieval-Augmented Generation (RAG) łączy zalety podejść opartych na wyszukiwaniu informacji ze zdolnością generowania odpowiedzi. W praktyce oznacza to, że najpierw wyszukuje on odpowiednie informacje w bazie wiedzy, a następnie generuje na ich podstawie dokładne i kontekstowe odpowiedzi na zapytania użytkownika. To podejście znacząco zwiększa precyzję i użyteczność systemów opartych na sztucznej inteligencji.
—
Wymagania wstępne
Aby móc uruchomić kod przedstawiony w tym artykule, upewnij się, że masz:
– Zainstalowany Python (najlepiej w wersji 3.7 lub nowszej).
– Zainstalowany framework Ollama, który umożliwia lokalne uruchamianie modeli takich jak DeepSeek R1.
—
Wdrożenie krok po kroku
Krok 1: Instalacja Ollama
Pierwszym krokiem jest instalacja Ollama. Instrukcje znajdziesz na oficjalnej stronie projektu. Po zainstalowaniu możesz zweryfikować poprawność instalacji, wpisując w terminalu polecenie:
bash
ollama --version
Krok 2: Uruchomienie modelu DeepSeek R1
Aby rozpocząć pracę z modelem, otwórz terminal i wykonaj poniższe polecenie:
bash
ollama run deepseek-r1:1.5b
Komenda ta uruchamia wersję modelu o 1,5 miliarda parametrów, która jest odpowiednia dla wielu zastosowań.
—
Przygotowanie bazy wiedzy
System RAG wymaga bazy wiedzy, z której będzie mógł pobierać informacje. Może to być kolekcja dokumentów, artykułów lub innych danych tekstowych związanych z Twoją dziedziną.
3.1 Ładowanie dokumentów
Możesz załadować dokumenty z różnych źródeł, takich jak pliki tekstowe, bazy danych czy scraping stron internetowych. Przykład ładowania plików tekstowych wygląda następująco:
python
import os
def load_documents(directory):
documents = []
for filename in os.listdir(directory):
if filename.endswith('.txt'):
with open(os.path.join(directory, filename), 'r') as file:
documents.append(file.read())
return documents
documents = load_documents('sciezka/do/twoich/dokumentow')
—
Tworzenie wektorowej bazy danych
Aby umożliwić efektywne wyszukiwanie dokumentów, warto skorzystać z narzędzi takich jak FAISS (Facebook AI Similarity Search). Proces ten wymaga wygenerowania tzw. embeddingów dla dokumentów.
4.1 Instalacja wymaganych bibliotek
Najpierw zainstaluj niezbędne biblioteki:
bash
pip install faiss-cpu huggingface-hub
4.2 Generowanie embeddingów i konfiguracja FAISS
Kolejnym krokiem jest wygenerowanie embeddingów i skonfigurowanie indeksu FAISS:
python
from huggingface_hub import HuggingFaceEmbeddings
import faiss
import numpy as np
# Inicjalizacja modelu embeddingów
embeddings_model = HuggingFaceEmbeddings()
# Generowanie embeddingów dla dokumentów
document_embeddings = [embeddings_model.embed(doc) for doc in documents]
document_embeddings = np.array(document_embeddings).astype('float32')
# Tworzenie indeksu FAISS
index = faiss.IndexFlatL2(document_embeddings.shape[1]) # Metryka odległości L2
index.add(document_embeddings) # Dodanie embeddingów do indeksu
—
Konfiguracja systemu wyszukiwania
5.1 Tworzenie retrievera
Retriever odpowiada za pobieranie najbardziej trafnych dokumentów na podstawie zapytań użytkownika. Poniżej znajduje się przykład jego implementacji:
python
class SimpleRetriever:
def __init__(self, index, embeddings_model):
self.index = index
self.embeddings_model = embeddings_model
def retrieve(self, query, k=3):
query_embedding = self.embeddings_model.embed(query)
distances, indices = self.index.search(np.array([query_embedding]).astype('float32'), k)
return [documents[i] for i in indices[0]]
retriever = SimpleRetriever(index, embeddings_model)
—
Konfiguracja modelu DeepSeek R1 dla RAG
Aby model mógł generować odpowiedzi na podstawie kontekstu, należy skonfigurować odpowiedni szablon promptów:
python
from ollama import Ollama
from string import Template
# Inicjalizacja modelu
llm = Ollama(model="deepseek-r1:1.5b")
# Szablon prompta
prompt_template = Template("""
Use ONLY the context below.
If unsure, say "I don't know".
Keep answers under 4 sentences.
Context: $context
Question: $question
Answer:
""")
—
Obsługa zapytań użytkownika
Na tym etapie można zaimplementować funkcję, która integruje wyszukiwanie i generowanie odpowiedzi:
python
def answer_query(question):
# Pobieranie kontekstu z bazy wiedzy
context = retriever.retrieve(question)
# Łączenie pobranych kontekstów
combined_context = "n".join(context)
# Generowanie odpowiedzi przy użyciu DeepSeek R1
response = llm.generate(prompt_template.substitute(context=combined_context, question=question))
return response.strip()
—
Testowanie systemu RAG
Aby przetestować swój system, wystarczy wywołać funkcję answer_query z dowolnym pytaniem:
python
if __name__ == "__main__":
user_question = "Jakie są kluczowe cechy modelu DeepSeek R1?"
answer = answer_query(user_question)
print("Odpowiedź:", answer)
—
Podsumowanie
Dzięki opisanym krokom możesz z powodzeniem wdrożyć system Retrieval-Augmented Generation (RAG) z wykorzystaniem modelu DeepSeek R1. Taka konfiguracja pozwala skutecznie wyszukiwać informacje w Twojej bazie wiedzy i generować na ich podstawie precyzyjne odpowiedzi. Model DeepSeek R1 może być dostosowany do różnych zastosowań – od analizy danych po obsługę klienta. Zachęcamy do eksperymentowania z jego możliwościami i dostosowywania go do swoich potrzeb.
