DeepSeek 大模子 + LlamaIndex + MySQL 数据库 + 知识文档 实现简朴 RAG 体 ...

DeepSeek 大模子 + LlamaIndex + MySQL 数据库 + 知识文档 实现简朴 RAG 体系

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。

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1. 情况预备

1.1 安装依赖

起首，确保安装了必要的 Python 库：

1. pip install llama-index deepseek-cpm mysql-connector-python

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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：

1. CREATE TABLE documents (
2.     id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
3.     content TEXT
4. );

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插入一些示例数据：

1. INSERT INTO documents (content) VALUES
2. ('去年公司的营收为10亿元人民币。'),
3. ('今年计划增加研发投入，预算为2亿元。');

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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：

1. 公司成立于2010年，专注于技术研发。
2. 去年的研发投入为5亿元。

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2. 数据加载与索引构建

2.1 从 MySQL 数据库加载数据

1. import mysql.connector
3. def load_data_from_mysql():
4.     # 连接 MySQL 数据库
5.     conn = mysql.connector.connect(
6.         host="localhost",
7.         user="yourusername",
8.         password="yourpassword",
9.         database="yourdatabase"
10.     )
11.     cursor = conn.cursor()
13.     # 查询 documents 表中的所有记录
14.     cursor.execute("SELECT content FROM documents")
15.     rows = cursor.fetchall()
17.     # 将查询结果转换为文本列表
18.     documents = [row[0] for row in rows]
20.     cursor.close()
21.     conn.close()
23.     return documents
25. # 加载 MySQL 数据
26. mysql_documents = load_data_from_mysql()
27. print("Loaded from MySQL:", mysql_documents)

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2.2 从知识文档加载数据

1. def load_data_from_file(file_path):
2.     with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
3.         content = file.read()
4.     return [content]
6. # 加载知识文档
7. file_documents = load_data_from_file('knowledge.txt')
8. print("Loaded from file:", file_documents)

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2.3 归并数据并构建索引

1. from llama_index import SimpleDirectoryReader, GPTListIndex, Document
3. def build_index(documents):
4.     # 将文档列表转换为 Document 对象
5.     docs = [Document(text) for text in documents]
6.    
7.     # 构建索引
8.     index = GPTListIndex.from_documents(docs)
9.     return index
11. # 合并来自 MySQL 和文件的数据
12. all_documents = mysql_documents + file_documents
13. print("All documents:", all_documents)
15. # 构建索引
16. index = build_index(all_documents)

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3. RAG 流程实现

3.1 定义查询函数

1. def query_index(index, query_text):
2.     response = index.query(query_text)
3.     return response.response
5. # 测试查询
6. query = "去年公司的研发投入是多少？"
7. response = query_index(index, query)
8. print("Query Response:", response)

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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：

1. import deepseek_cpm
3. def generate_response_with_model(query, context):
4.     prompt = f"问题: {query}\n上下文: {context}\n回答:"
5.     response = deepseek_cpm.generate(prompt)
6.     return response
8. # 获取检索结果作为上下文
9. context = query_index(index, query)
10. final_response = generate_response_with_model(query, context)
11. print("Final Response with Model:", final_response)

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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：

1. import mysql.connector
2. from llama_index import SimpleDirectoryReader, GPTListIndex, Document
3. import deepseek_cpm
5. # 1. 从 MySQL 数据库加载数据
6. def load_data_from_mysql():
7.     conn = mysql.connector.connect(
8.         host="localhost",
9.         user="yourusername",
10.         password="yourpassword",
11.         database="yourdatabase"
12.     )
13.     cursor = conn.cursor()
14.     cursor.execute("SELECT content FROM documents")
15.     rows = cursor.fetchall()
16.     documents = [row[0] for row in rows]
17.     cursor.close()
18.     conn.close()
19.     return documents
21. # 2. 从知识文档加载数据
22. def load_data_from_file(file_path):
23.     with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
24.         content = file.read()
25.     return [content]
27. # 3. 合并数据并构建索引
28. def build_index(documents):
29.     docs = [Document(text) for text in documents]
30.     index = GPTListIndex.from_documents(docs)
31.     return index
33. # 4. 定义查询函数
34. def query_index(index, query_text):
35.     response = index.query(query_text)
36.     return response.response
38. # 5. 结合 DeepSeek 大模型生成最终回答
39. def generate_response_with_model(query, context):
40.     prompt = f"问题: {query}\n上下文: {context}\n回答:"
41.     response = deepseek_cpm.generate(prompt)
42.     return response
44. # 主程序
45. if __name__ == "__main__":
46.     # 加载数据
47.     mysql_documents = load_data_from_mysql()
48.     file_documents = load_data_from_file('knowledge.txt')
49.     all_documents = mysql_documents + file_documents
51.     # 构建索引
52.     index = build_index(all_documents)
54.     # 测试查询
55.     query = "去年公司的研发投入是多少？"
56.     context = query_index(index, query)
57.     final_response = generate_response_with_model(query, context)
59.     print("Final Response with Model:", final_response)

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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。

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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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