DeepSeek本地RAG知识库(25):RAG多轮记忆能力 问答追踪/意图/重构
那是因为我们使用的工具在大模型上层加了一层的问答历史记录，在多轮问答的时候，会从历史问答中提取内容，作为上下文和新的问题一起送给大模型，这大模型的回答就具备了多轮对话能力。
rag 知识库 deepseek本地 rag知识库 本地ra 2025-04-01 20:22 6
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DeepSeek本地RAG知识库(22):数据结构化5 知识图谱制作和使用
数据（Data）：原始符号，比如菜谱中的“五花肉500克”“豆瓣酱20克”“小火炖煮30分钟”——这些是未经处理的文字或数字。信息（Information）：结构化后的数据，比如提取出“回锅肉”的食材（五花肉、豆瓣酱、青蒜）、烹饪步骤（煮→切片→炒）和口味标签
DeepSeek本地RAG知识库(19):数据结构化2讲解及python工具制作
今天我们再和大家分享一个Excel格式的肿瘤医生问答系统的数据，如何通过结构化提高问答准确率，并使用Python程序自动处理。文中会详细的介绍每个过程，包括python代码怎么写。
AI 助手开发：调用联网搜索 API 与 RAG 知识库
点击模型 ID 下拉框选择 deepseek-r1:online(这里的免费模型经常会更新，没事可以刷新一下)。这个是 DeepSeek R1 高速满血版，并且已经开启了联网搜索功能，效果非常好。