如何使用 DeepSeek-R1、LangChain 和 Ollama 构建本地 RAG 系统

摘要：在本指南中，你将学习如何构建一个检索增强型生成 (RAG)系统，该系统可以本地处理 PDF 文件，使用 DeepSeek-R1、LangChain、Ollama 和 Streamlit。

在本指南中，你将学习如何构建一个检索增强型生成 (RAG)系统，该系统可以本地处理 PDF 文件，使用 DeepSeek-R1、LangChain、Ollama 和 Streamlit。

本项目结合了 LangChain（用于 RAG 工作流的 AI 框架）、Ollama（用于 DeepSeek-R1 的本地部署）以及 Streamlit（用于用户界面）。最终结果是一个能够本地摄取 PDF 文件并精准快速回答问题的 AI 助手。

在本次演示中，我们将使用一个包含 15 亿参数的 DeepSeek-R1 蒸馏模型，但如果你有更强的计算能力，我建议使用其他DeepSeek-R1 蒸馏模型。

云端 AI 解决方案功能强大，但往往伴随着隐私风险和持续的成本支出。通过利用 LangChain 的模块化框架，你可以创建一个本地 RAG 解决方案，它具有诸多优势：

数据隐私：所有操作都在本地完成，你的数据永远不会离开你的设备。成本效益：无需昂贵的 API 订阅，这个解决方案是免费且开源的。可定制性：LangChain 的灵活性允许你微调文档检索和响应生成的流程。强大的 AI：与 DeepSeek-R1 集成，这是一个针对问题解决和技术任务优化的推理模型。

本项目由以下组件构成：

LangChain：RAG 流程的核心框架，支持集成文档加载器（document loaders）、向量存储（vector stores）和大语言模型（LLMs）。它允许根据你的特定需求定制模块化和可扩展的 AI 工作流。DeepSeek-R1：一款专为编程、问题解决和技术任务设计的推理型大语言模型。支持通过 Ollama 进行本地部署，提供多种蒸馏版本以适应不同需求。Ollama：一种命令行界面（CLI）工具，简化了本地大语言模型和嵌入模型（如 DeepSeek-R1 和 mxbai-embed-large）的部署与管理。ChromaDB：一种向量数据库，用于存储和检索文档嵌入，支持基于相似性的查询。Streamlit：一个用于构建 Web 界面的 Python 库，使你的 RAG 应用程序更加用户友好且易于访问。