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AI-使用 DeepSeek 开发你的第一个 RAG
发表于
2025-06-10
|
更新于
2025-06-11
|
AI
|
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您好, 这里需要密码.
文章作者:
糊涂-悩姜
文章链接:
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RAG项目实战-环境搭建
糊涂-悩姜
别有世间曾未见，一行一步一花新。
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公告
天命无怨色，人生有素风。
目录
1.
一、DeepSeek 应用开发入门
1.1.
1. DeepSeek API 官方与第三方平台介绍
1.2.
2. DeepSeek 应用开发环境搭建与实战
1.2.1.
1. 拉取代码
1.2.2.
2. 搭建开发环境
1.2.2.1.
1 .（可选）安装 CUDA Toolkit 和 GPU 驱动
1.2.2.2.
2. 安装 Miniconda
1.2.2.3.
3. 安装 Python 依赖软件包
1.2.2.4.
4. 配置 DeepSeek API Key
1.2.2.5.
5. 安装和配置 Jupyter Lab
1.2.3.
3. 实战 DeepSeek 生成五子棋游戏
1.2.4.
4. 什么时候用普通大模型？
1.2.5.
5. 什么时候用推理大模型？
1.2.6.
6. 怎么判断是否需要“推理能力”？
1.2.7.
7. 根据需求和场景 合理选择模型
1.2.8.
8. Homework
2.
二、向量数据库快速入门与实践
2.1.
1. 向量数据库基本原理与架构
2.2.
2. 向量数据库的选型与对比
2.3.
3. 向量数据库存储与检索嵌入实践
3.
三、 检索增强生成（RAG）快速入门与实践
3.1.
1. RAG 系统架构与工作流程
3.2.
2. RAG 在信息检索与生成任务中的优势
3.3.
3. RAG 的实践应用与案例分析
4.
四、实战：使用 DeepSeek API 开发智能问答系统
4.1.
1. 使用 Milvus 和 DeepSeek构建 RAG
4.2.
2. Homework
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