O DeepSeek-RAG-Chatbot é um projeto de código aberto do GitHub criado pelo desenvolvedor SaiAkhil066, cujo modelo principal se baseia no DeepSeek R1. O projeto integra de forma inovadora a estrutura tecnológica Retrieval Augmented Generation (RAG) e alcança o processamento inteligente de documentos em cenários sensíveis à privacidade por meio de um esquema de implantação localizado. A arquitetura técnica adota um sistema de recuperação híbrido (BM25+FAISS), um módulo de reordenação neural e um gráfico de conhecimento (GraphRAG) para garantir a precisão e a relevância contextual das informações extraídas dos documentos carregados. Os cenários típicos de aplicativos incluem análise de documentos confidenciais corporativos, gerenciamento de base de conhecimento pessoal e outros ambientes que exigem dados off-line.
O projeto fornece dois métodos de implantação, a conteinerização do Docker e a interface interativa Streamlit, e oferece suporte ao processamento de documentos em vários formatos, como PDF/DOCX/TXT. A pilha de tecnologia inclui um ambiente de tempo de execução de modelo local compatível com Ollama, e o modelo DeepSeek R1 oferece opções de escala de parâmetros de 1,5B/7B/32B. O sistema executa automaticamente o chunking, a incorporação de vetores e a construção do índice FAISS quando os documentos são carregados, fornecendo uma base de dados estruturada para as perguntas e respostas inteligentes subsequentes.
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