一种基于RAG的Deepseek-R1对话问答方法

本发明公开一种基于RAG的Deepseek‑R1对话问答方法，其特征在于，包括以下步骤：进行知识库预处理，从数据源收集信息，并转换为统一格式，进行文本解析、分块、信息抽取与标注，将文本数据向量化并存储在向量数据库中；采用分布式向量数据库存储预处理后的文本数据及其向量化表示；接收用户输入的问题，进行问题理解与改写，利用向量化编码和相似度计算从知识库中进行检索，并通过重排序模型对检索结果进行优化；基于检索到的背景知识，使用Deepseek‑R1模型生成自然语言回答，优化与调整后输出给用户。