DeepSeek-RAG-Chatbot ist ein Open-Source-Projekt auf GitHub, das vom Entwickler SaiAkhil066 ins Leben gerufen wurde und dessen Kernmodell auf DeepSeek R1 basiert. Das Projekt integriert auf innovative Weise das technologische Framework Retrieval Augmented Generation (RAG) und erreicht eine intelligente Verarbeitung von Dokumenten in datenschutzsensiblen Szenarien durch ein lokalisiertes Einsatzschema. Die technische Architektur verwendet ein hybrides Retrievalsystem (BM25+FAISS), ein neuronales Neuordnungsmodul und einen Wissensgraphen (GraphRAG), um die Genauigkeit und kontextuelle Relevanz der aus hochgeladenen Dokumenten extrahierten Informationen zu gewährleisten. Typische Anwendungsszenarien sind die Analyse vertraulicher Unternehmensdokumente, die Verwaltung persönlicher Wissensdatenbanken und andere Umgebungen, in denen Daten offline abgerufen werden müssen.
Das Projekt bietet zwei Bereitstellungsmethoden, die Docker-Containerisierung und die interaktive Streamlit-Schnittstelle, und unterstützt die Verarbeitung von Multiformat-Dokumenten wie PDF/DOCX/TXT. Der Technologiestack umfasst eine lokale Modell-Laufzeitumgebung, die von Ollama unterstützt wird, und das DeepSeek R1-Modell bietet 1,5B/7B/32B-Parameter-Skalierungsoptionen. Das System führt automatisch Chunking, Vektoreinbettung und FAISS-Indexaufbau durch, wenn Dokumente hochgeladen werden, und stellt eine strukturierte Datenbasis für nachfolgende intelligente Fragen und Antworten bereit.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepSeek-RAG-Chatbot: ein lokal laufender DeepSeek-RAG-ChatbotDie
