1. 数据上传
用户通过界面上传包含相关信息的文件，支持PDF、Word、文本等格式，数据将上传至DeepSeek系统。
// 示例：Node.js文件上传接口
const express = require('express');
const multer = require('multer');
const upload = multer({ dest: 'uploads/' });
const app = express();
app.post('/upload', upload.single('file'), (req, res) => {
// 文件保存至uploads目录
res.send('上传成功');
});
app.listen(3000);
2. 数据预处理
对上传文件进行文本提取、清洗与分段处理，确保数据格式统一，为后续嵌入生成做好准备。
# 示例：Python文本预处理
import re
from pdfminer.high_level import extract_text
def extract_text_from_pdf(path):
return extract_text(path)
def clean_text(text):
text = re.sub(r'[^\x00-\x7F]+', ' ', text)
text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
return text.strip()
raw = extract_text_from_pdf('file.pdf')
print(clean_text(raw))
3. 生成嵌入
使用深度学习模型将预处理后的文本转换为向量表示，捕捉文本语义。DeepSeek支持多种嵌入模型，如OpenAI的text-embedding-ada-002。
# 示例：使用OpenAI API生成嵌入
import openai
openai.api_key = 'your-api-key'
def get_embedding(text):
response = openai.Embedding.create(
input=text,
model="text-embedding-ada-002"
)
return response['data'][0]['embedding']
print(get_embedding("示例文本"))
4. 向量数据库存储
将生成的嵌入存储在高效的向量数据库中（如FAISS、Pinecone），以支持快速相似性搜索。
# 示例：使用FAISS存储嵌入
import faiss
import numpy as np
embeddings = np.array([[0.1, 0.2, 0.3], [0.4, 0.5, 0.6]]).astype('float32')
index = faiss.IndexFlatL2(embeddings.shape[1])
index.add(embeddings)
faiss.write_index(index, 'index.faiss')
5. 检索相关信息
基于用户查询生成嵌入，在向量数据库中检索最相关的文档，通常采用余弦相似度或L2距离匹配。
# 示例：使用FAISS进行检索
query = np.array([[0.15, 0.25, 0.35]]).astype('float32')
D, I = index.search(query, k=5)
print("检索结果:", I)
6. 生成回答
将检索到的相关信息和用户查询输入生成模型（如GPT-4），生成准确且相关的回答，完成RAG流程。
// 示例：生成回答
prompt = "查询：DeepSeek如何做RAG？\n上下文：" + str(context)
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-003",
prompt=prompt,
max_tokens=150
)
print(response.choices[0].text.strip())
7. 展示结果
将生成的回答通过用户界面清晰展示，DeepSeek提供响应式展示页面，便于用户交互与反馈。
<!-- 示例：前端展示回答 -->
<div class="response">生成的回答内容</div>