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GG网络技术分享 2026-01-20 03:49 0
唉，说起大模型，那可真是让人又爱又恨。爱的是它突然出现的强大Neng力，恨的是…嗯，它有时候的“抽风”。你问它个简单问题，回答得天花乱坠，但一涉及到稍微复杂点的知识检索和推理，立马就傻眼了。 以前我试过用各种方法去提升模型的表现， 什么微调、prompt工程…感觉就像在给一个不听话的孩子辅导作业一样，累死累活效果还不如人意！直到我遇到了DeepSeek-RAG… 这玩意儿简直是救星啊，我倾向于...！
捡漏。 RAG是Retrieval Augmented Generation的缩写。简单来说就是“先找资料再生成答案”。传统的LLMdou是把suo有知识dou塞进脑袋里了ran后你问什么它就从脑袋里翻。问题来了：人的脑袋容量有限啊！大模型再厉害也记不住suo有东西。而且就算记住了信息也会过时。suo以RAG就想了个办法：你需要啥信息的时候， 我先帮你从外部知识库里找出来ran后再“瞎编”，也Neng保证信息的时效性。
稳了！ DeepSeek... 我跟你说啊，这公司hen神秘。网上guan与它的信息不多。dan是他们家的模型厉害是真的！他们专门Zuo开源的大模型和工具链。 DeepSeek RAG 就是他们在 RAG 的方向上的一个大招。
hen多RAG系统dou只是简单地把找到的资料一股脑地塞给大模型，ran后让它自己去理解和生成答案。这种方式效果嘛...一般般。 DeepSeek RAG 不一样！ 它不仅仅是“找”，还是会 “思考” 的，体验感拉满。！
你可Neng觉得你的问题Yi经表达得hen清楚了但机器不一定这么认为。 DeepSeek RAG 会先对你的问题进行 和优化，让它geng符合知识库的搜索需求。举个例子：你问“北京有哪些好吃的烤鸭店？” DeepSeek RAG可Neng会把它 成“北京烤鸭店评价高推荐”。 这样才Neng搜到geng精准的后来啊啊！简直太贴心了!，好家伙...
这部分真的太重要了! 知识库里的资料不可Nengdou是规规矩矩的段落。 有些是长篇报告、 我们都... 有些是表格、有些甚至是一堆乱码… DeepSeek RAG 会geng好地理解。
搜索后来啊出来之后, 可Neng有hen多无关的信息掺杂其中. DeepSeek RAG 会对这些后来啊进行重新排序, 把Zui相关的后来啊排在前面. 这就像你在淘宝上搜索商品一样, 总希望kan到Zui符合自己需求的东西!
| 功Neng | DeepSeek RAG | 传统RAG | LangChain RAG |
|---|---|---|---|
| 查询 | 智Neng优化 | 简单匹配 | 需要手动配置 |
| 上下文分块 | 语义感知分块 | 固定大小分块 | 可定制但复杂 |
| 重排序 | 基于语义相关性排序 | 基于BM25等算法排序 | 需要额外组件支持 |
| 文档加载支持格式 | PDF, TXT, DOCX, CSV 等常见格式quan部支持! | 有限支持 | 依赖connector插件 性较差 |
| 易用性 | ★★★★★ | ★★★☆☆ | ★★★★☆ |
简单来说... 我之前负责一个客户服务机器人项目, 需要让机器人Neng够回答用户guan与产品规格的问题. 用传统的RAG方案效果hen差, 主要原因是产品规格文档fei常复杂, 而且经常geng新. 每次geng新文档dou要重新训练模型, 太麻烦了! 踩雷了。 后来我用了 DeepSeek RAG之后, 问题就解决了! 它Neng够自动识别产品规格文档中的关键信息, 并! 太棒了!
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