DeepSeek 大模子 + LlamaIndex + MySQL 数据库 + 知识文档 实现简朴 RAG 体系
DeepSeek 大模子 + LlamaIndex + MySQL 数据库 + 知识文档 实现简朴 RAG 体系https://i-blog.csdnimg.cn/direct/e7ff7424a9de4eed9611a257c2ebef2a.png
以下是一个使用 DeepSeek 大模子（假设为一个高性能的中文大模子）、LlamaIndex、MySQL 数据库 和 知识文档 实现简朴 RAG（检索增强生成）体系的完整示例。该示例将涵盖从数据预备到最终相应生成的全过程，并附带详细代码和注释。
1. 情况预备
1.1 安装依赖
起首，确保安装了必要的 Python 库：
pip install llama-index deepseek-cpm mysql-connector-python
1.2 预备 MySQL 数据库
假设我们有一个简朴的 MySQL 数据库，包含一个 documents 表，布局如下：
CREATE TABLE documents (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
content TEXT
);
插入一些示例数据：
INSERT INTO documents (content) VALUES
('去年公司的营收为10亿元人民币。'),
('今年计划增加研发投入，预算为2亿元。');
1.3 预备知识文档
假设我们有一份知识文档 knowledge.txt，内容如下：
公司成立于2010年，专注于技术研发。
去年的研发投入为5亿元。
2. 数据加载与索引构建
2.1 从 MySQL 数据库加载数据
import mysql.connector
def load_data_from_mysql():
# 连接 MySQL 数据库
conn = mysql.connector.connect(
host="localhost",
user="yourusername",
password="yourpassword",
database="yourdatabase"
)
cursor = conn.cursor()
# 查询 documents 表中的所有记录
cursor.execute("SELECT content FROM documents")
rows = cursor.fetchall()
# 将查询结果转换为文本列表
documents = for row in rows]
cursor.close()
conn.close()
return documents
# 加载 MySQL 数据
mysql_documents = load_data_from_mysql()
print("Loaded from MySQL:", mysql_documents)
2.2 从知识文档加载数据
def load_data_from_file(file_path):
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
content = file.read()
return
# 加载知识文档
file_documents = load_data_from_file('knowledge.txt')
print("Loaded from file:", file_documents)
2.3 归并数据并构建索引
from llama_index import SimpleDirectoryReader, GPTListIndex, Document
def build_index(documents):
# 将文档列表转换为 Document 对象
docs =
# 构建索引
index = GPTListIndex.from_documents(docs)
return index
# 合并来自 MySQL 和文件的数据
all_documents = mysql_documents + file_documents
print("All documents:", all_documents)
# 构建索引
index = build_index(all_documents)
3. RAG 流程实现
3.1 定义查询函数
def query_index(index, query_text):
response = index.query(query_text)
return response.response
# 测试查询
query = "去年公司的研发投入是多少？"
response = query_index(index, query)
print("Query Response:", response)
3.2 结合 DeepSeek 大模子生成最终复兴
假设 deepseek_cpm 是一个封装好的 DeepSeek 大模子调用接口：
import deepseek_cpm
def generate_response_with_model(query, context):
prompt = f"问题: {query}\n上下文: {context}\n回答:"
response = deepseek_cpm.generate(prompt)
return response
# 获取检索结果作为上下文
context = query_index(index, query)
final_response = generate_response_with_model(query, context)
print("Final Response with Model:", final_response)
4. 完整代码示例
以下是将上述步骤整合在一起的完整代码示例：
import mysql.connector
from llama_index import SimpleDirectoryReader, GPTListIndex, Document
import deepseek_cpm
# 1. 从 MySQL 数据库加载数据
def load_data_from_mysql():
conn = mysql.connector.connect(
host="localhost",
user="yourusername",
password="yourpassword",
database="yourdatabase"
)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT content FROM documents")
rows = cursor.fetchall()
documents = for row in rows]
cursor.close()
conn.close()
return documents
# 2. 从知识文档加载数据
def load_data_from_file(file_path):
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
content = file.read()
return
# 3. 合并数据并构建索引
def build_index(documents):
docs =
index = GPTListIndex.from_documents(docs)
return index
# 4. 定义查询函数
def query_index(index, query_text):
response = index.query(query_text)
return response.response
# 5. 结合 DeepSeek 大模型生成最终回答
def generate_response_with_model(query, context):
prompt = f"问题: {query}\n上下文: {context}\n回答:"
response = deepseek_cpm.generate(prompt)
return response
# 主程序
if __name__ == "__main__":
# 加载数据
mysql_documents = load_data_from_mysql()
file_documents = load_data_from_file('knowledge.txt')
all_documents = mysql_documents + file_documents
# 构建索引
index = build_index(all_documents)
# 测试查询
query = "去年公司的研发投入是多少？"
context = query_index(index, query)
final_response = generate_response_with_model(query, context)
print("Final Response with Model:", final_response)
5. 表格整理总结
步骤操作内容注意事项1. 情况预备安装必要库，预备 MySQL 数据库和知识文档。确保数据库连接信息准确，文档路径有效。2. 数据加载从 MySQL 和知识文档中加载数据。数据格式应同一，制止编码问题。3. 索引构建将加载的数据归并并构建 LlamaIndex 索引。索引构建大概耗时，根据数据量选择合适索引范例。4. RAG 查询使用 LlamaIndex 进行检索，获取相干上下文。查询语句应简便明了，便于模子理解。5. 模子生成结合检索效果和原始查询，使用 DeepSeek 大模子生成最终复兴。提供充足上下文信息，制止模子“幻觉”征象。6. 效果展示将最终复兴返回给用户。格式化输出，提拔用户体验。 6. 总结
通过上述步骤，我们实现了一个简朴的 RAG 体系，该体系结合了 DeepSeek 大模子、LlamaIndex、MySQL 数据库 和 知识文档，能够根据用户查询动态检索相干信息并生成准确的复兴。此示例展示了 RAG 技术的根本流程和关键要点，适用于多种现实应用场景（如企业知识库、客服体系等）。
如果需要进一步优化或扩展功能（如多轮对话、错误处理惩罚等），可以根据具体需求进行调整。
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