哎呀，今天我想跟较大家说个事，就是那个地方的最近很火的DeepSeek。很更多人问我，说当前这个东西能不能帮我在公司的那个地方的知识库里找东西，然后把代码直接给我弄出来。其实吧，这玩意儿挺神奇的，但你要是没弄明白怎么用，它有可能就给你胡说八道。我就随便写写我的想法，较大家随便看看吧，别太认真实哈，复盘一下。。

一、 啥叫当前这个RAG啊？

先来看我得跟你们说个词叫RAG。我也没太读过书，但我听人说这叫“检索增强较大生成”。简洁说就是：较大模型像个聪慧但记性不良好的学生，公司知识库就像一本厚书。你不能指望学生把整本书背下来 所以得先在书里翻到那一页，然后把那一页撕下来给学生看，让他根据这一页写答案。

不忍直视。 如果你直接问DeepSeek：“我们公司怎么报销？”它确定不了解，这是因为它没进过你们公司办公室。所以你得搞个系统，把文档喂给它。

二、 我试了试怎么弄

我想着能不能迅速点搞定，就找了一些破代码。其实就是用Python写的。先来看你要有个API Key， 又爱又恨。 就是那个地方的像密码一样的东西。然后你得把公司的txt文件放在一个文件夹里。

2.1 把文档切成较小块

文档要是太较长了AI会头晕。所以我得把它切开。就像切面包一样，每段300个字左右。这里有个坑就是如果刚良好切在句子中间就尴尬了所以得留一点点沉重叠的一部分， 等..…. 这样AI才不会断章取义。

2.2 变成数字

当前这个最神奇也最玄学的地方来了！电脑不认识字，它只认识数。所以得用一个叫Embedding的模型把文字变成一串数字。比如“年虚假”这两个字有可能变成了 这样的一堆数。然后存到FAISS当前这个数据库里。下次你问问题的时候，系统就把你的问题也变数字，然后在数据库里找哪个数字较长得最像。

三、 源码一部分

下面是我随手写的代码片段，有可能有些地方报错了你们自己改改哈。反正逻辑是对的，复盘一下。。

import os
import faiss # 当前这个是找数字用的
from sentence_transformers import SentenceTransformer # 当前这个是变数字的
# 加载模型...哎呀忘了写具体哪个模型了 就随便挑一个较小的吧
model = SentenceTransformer
def find_stuff:
    # 把问题变数字
    q_vec = model.encode
    # 在库里搜最像的3个片段
    D, I = index.search 
    # 把片段拼起来交给DeepSeek
    context = ""
    for idx in I:
        context += chunks + "
"
    return context
# 然后调用 DeepSeek 的 API... 

四、 能不能完整检索源码？

也许吧... 回到标题当前这个问题：能不能检索并给出完整源码？

我的感觉是：能行但很不容简单完美。

• 良好的方面： 如果你的代码片段对比较短， RAG能精准地把它抓出来交给DeepSeek，然后DeepSeek帮你阐述一遍或者补全一下。
• 烂的地方： 如果你想让它从几千个文件里检索出一个跨越十几个文件的繁杂逻辑架构并给出全部完整源码... 那基本没戏！这是因为有约束，而且向量搜索有时候会搜到似而不像的代码块。

注意：生产周边环境千万别直接这么搞！提议叠加关 扎心了... 键词检索并做沉重排融合,准确率会有质的提升。。

五、 给较小白的几个提议

5.1 关于提示词

你要告诉AI：“你当前是个公司员工助手”，并且强较大制要求它：“只能根据资料回答”。不然它就启动发挥想象力给你编造公司制度了。比如它有可能会告诉你年虚假有100天那么离谱。

5.2 关于坚硬件

绝绝子！ 如果你想本地跑 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 之类的模型,记住买个良好显卡,不然跑起来缓慢得像蜗牛爬一样,一个问题等三分钟,你会想砸电脑。

5.3 可靠问题

精神内耗。 千万别把公司的核心密钥发给公网API！虽然较大家都说可靠,但万一被截获了就完蛋了। 提议私有化部署或者是用那种企业版的加密通道。

六、 一下

总的来说吧, DeepSeek确实牛逼,配合RAG技术手段能够让你在公司知识库里迅速定 一言难尽。 位信息. 但要说到“完整源码”的较高级检索, 你还是得更多花心思在文档切分和沉重排上.