然而不一样的是,DeepSeek-R1的输出里,相对于其他生成模型,多了一个reasoning_content的key,用来存放DeepSeek-R1的CoT推理过程。 同时,DeepSeek-R1不支持function call特性,这让我们使用deepseek开发agent产生了很大的困难。(官网也宣称deepseek-r1不支持structure-output,但是我实际测试下来,发现是支持的,所以本文就不...
首先下载模型 我们使用modelscope提供的unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF 模型 这里使用4bit量化的模型文件,下载模型文件:DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q4_K_M.gguf 或者通过下面的python代码进行模型下载,或者后面使用ollama pull进行模型下载 from modelscope import snapshot_download snapshot_download(...
本地知识库的一个可落地实现方案,既可以使用本地DeepSeek,也可以用在线的。LlamaIndex是一个将大语言模型(Large Language Models,LLMs)和外部数据连接在一起的工具,主要用于解决大模型在处理外部知识时的长度限制问题。通过查询和检索的方式,LlamaIndex能够提取和集
1. 任务一 基于 LlamaIndex 构建自己的 RAG 知识库,寻找一个问题 A 在使用 LlamaIndex 之前 浦语 API 不会回答,借助 LlamaIndex 后 浦语 API 具备回答 A 的能力 1.1 所选问题deepseek r1是什么? 1.2 deepseek r…
接续上次的讨论,我们上次主要分析了LlamaIndex工作流的核心流程,当前还剩下一行代码需要关注,那就是关于工作流的可视化。今天我们的目标是深入理解这一可视化部分的主要流程,并且对其大体的实现方式进行简要的了解和探讨。 为了帮助大家更好地掌握这一内容,我们先回顾一下上次讨论的代码内容,具体如下: ...
model_name="./data/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1___5B" Settings.embed_model = embed_model # 获取模型配置 config = AutoConfig.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True) # 设置 device_map 以支持磁盘卸载 device_map = "auto" # 自动分配设备 ...
在前面的讨论中,我们通过AI助手快速浏览并分析了LlamaIndex的核心源码及其可视化部分。在上次的工作中,我们已基本完成了使用Java版本实现的可视化部分,尽管在工作流(workflow)的分析上只是进行了初步探讨。今天,我们将深入探讨一个关键问题:能否将LlamaIndex在Python中的业务流程和核心代码,成功迁移并转化为Java版本。
主要是介绍通过腾讯云提供的deepseek资源和线上环境,开发一个基于deepseek的RAG系统。RAG开发框架使用的是lamaindex,大模型使用deepseek32B,向量模型使用milkey/dmeta-embedding-zh:f16,rag程序根据给定的txt文件内容进行问答,输入exit退出问答。 用户8800822 2025/03/05...
接续上次的讨论,我们上次主要分析了LlamaIndex工作流的核心流程,当前还剩下一行代码需要关注,那就是关于工作流的可视化。今天我们的目标是深入理解这一可视化部分的主要流程,并且对其大体的实现方式进行简要的了解和探讨。 为了帮助大家更好地掌握这一内容,我们先回顾一下上次讨论的代码内容,具体如下: ...
百度智能云千帆全面支持DeepSeek-R1/V3调用,价格超低 云数据库与自建数据库有什么不同? 文心快码问答智能体现场演示,重塑问题解决的体验感! 编码必看!这个代码助手可以帮你根据老代码的风格,生成新代码 0 Token 间间隔 100% GPU 利用率,百度百舸 AIAK 大模型推理引擎极限优化 TPS 关于作者 被阅读数 被赞数 被...