基于Deepseek R1模型的RAG知识库构建与应用

Zane Zhang 查看讲师

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

前百度高级数据产品专家,拥有超15年一线IT经验

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课程简介

在人工智能技术迅猛发展的当下，企业对智能化知识管理和高效问答系统的需求日益迫切。传统知识库存在检索效率低、答案准确性不足、维护成本高等痛点，而基于大语言模型（LLM）的检索增强生成（RAG）技术，通过结合外部知识库与模型生成能力，成为破解这一难题的关键方案。DeepSeek R1作为高性能开源模型，凭借其MoE网络架构和多尺寸蒸馏模型，在复杂任务处理中展现出显著优势；而RAG技术则通过精准检索与生成结合，大幅提升问答系统的专业性与可靠性。然而，实际落地中仍面临模型部署成本高、知识库构建流程复杂、多源数据处理难度大等挑战。

本课程围绕DeepSeek R1模型与RAG技术，深度解析企业级知识库构建与应用全流程。从模型部署架构、多源数据治理到知识库优化评估，结合客户咨询、智能问答等场景，通过“理论+工具+案例”三维教学，帮助学员掌握RAG核心原理、知识库结构设计、检索优化策略及系统集成方法，实现从0到1搭建高效、精准的智能化知识管理系统。

课程收益

1、帮助学员掌握企业级RAG知识库构建全流程：从需求定位、数据采集到结构设计，学会搭建高可用知识库，降低维护成本。

2、帮助学员精通DeepSeek R1模型部署与优化：熟悉硬件选型、软件配置及蒸馏模型应用，实现模型本地化高效运行。

3、助力企业实现场景化智能问答系统落地：通过RESTful API集成与工作流编排，快速开发客户咨询、业务查询等应用，提升问答准确率与用户体验。

受众人群

银行相关业务及技术人员

课程周期

0.5天（3H）

课程大纲

标题	授课内容
一、DeepSeek R1和RAG核心原理	1. 案例背景和痛点分析：业务现状+用户需求 2. 总体设计和技术架构：分层架构、本地部署vs半本地部署vs云部署 3. DeepSeek R1模型特点：能力评估、MoE网络架构和多尺寸蒸馏模型 4. DeepSeek R1模型部署：硬件需求（GPU）和软件需要（ollama/vllm） 5. RAG检索增强生成核心原理：概念定义、工作流程和业务应用场景 6. 项目实施整体工作流程： 7. 项目环境部署：DeepSeek R1 +Qwen3_Emb+ Dify
二、基于案例的RAG知识库构建	1. RAG知识库的需求定位： 2. 多源异构数据的采集与处理全流程：非结构化数据结构化 3. RAG知识库的构建与实施： (1) 结构设计：KBQA问答知识库和业务数据接口集成 (2) 数据摄取：dify知识库创建、数据导入、参数配置和工作流编排 (3) 检索优化：知识检索参数调优-温度、检索模式、段落召回和重排序 4. RAG知识库的优化与评估：准确性+相关性+召回率
三、基于案例的RAG知识库应用	1. RAG核心应用的场景落地：客户咨询和智能问答 2. RAG核心应用的技术实现： (1) 系统集成：演示如何通过 RESTful API 将知识库与其他系统对接，实现 “一键查询” 功能。 (2) 工作流设计：演示如何通过dify进行工作流编排和引用接口调用。 3. RAG核心应用的效果评估：量化成果+持续优化 4. 业务场景延伸与项目总结
四、课程总结与答疑	1. 课程内容回顾 2. 问题答疑与经验分享