文章目录

• 一、前文
• 二、RAG࿱是什么？f;
• 三、示例及使用。
• • 3.1 新建知识库
  • 3.2 添加模型。
  • 3.3 测试和使用
• 4。高级功能
• • 4.1 选择嵌入式模型
  • 4.2 引用跟踪。
  • 4.3 增强混合搜索。
  • 4.4.4 YouTube 内容集成。
  • 4.5 支持文档分析。
• 5.总结。
• 6.参考。

1.前面。

DeepSeek R1大型模型的相关文章如下a;

• 【干货教程】Windows计算机本地部署运行Deepsekek R1大模型（基于Ollama和Chatbox）
• [干货教程]在Windows计算机上部署Depseek大模型，实验室无外网的同事用（基于Ollama和OpenWebui）
• 【干货教程】DeepSeek R1+Open WebUI实现个人知识库和企业知识库的智能管理

清华大学制作了两份关于DeepSeek的使用文件，可以通过以下两种方式获得。

• 关注【小康师兄】微信微信官方账号࿰。c;回复[清华大学Deepseek：下载链接可以从入门到精通。
• 关注【小康师兄】微信微信官方账号＀。c;回复[DeepSeek如何赋能职场应用]即可获取下载链接。

2.RAG࿱是什么？f;

增强检索生成（RAG）是的。大语言模型。和从。外部源搜索。结合知识

系统从上传的文档或知识库中搜索相关数据，提高响应的质量和准确性。

三、示例及使用。

3.1 新建知识库。

• 工作空间。——>知识库。——>单击右上角。加号。

• 上传文件。

3.2 添加模型。

• 工作空间。——>知识库。——>单击右上角。加号。

• RAG本身就是AI模型和知识库的结合，所以需要。
  • 选择AI模型。
  • 选择知识库。
  • 管理权限。

• 保存创建后，获得两个模型。
  • deepseek-r1:14b：仅。deepseek-r1:14bAI模型，不包括任何知识库
  • 客户数据智能体。：包含。deepseek-r1:14b.AI模型和。客户信息。知识库 测试和使用。

使用。

• deepseek-r1:14b，模型，无法得到答案。切换到。

• 客户数据智能体。模型，并建立新的对话。使用。

• 客户数据智能体。模型，得到正确答案四、高级功能

4.1 选择嵌入式模型。

支持 Ollama 和 OpenAI 嵌入模型，可在。

管理面板。>设置。>文档中间切换，优化文档处理效果4.2 引用跟踪。

系统将自动工作 LLM 添加引用标记࿰使用的文档内容c;确保信息源可追溯性󿀌提高对话的可信度。

4.3 混合搜索增强。

使用。

• BM25。基本搜索算法。使用。
• CrossEncoder。重新排序技术结果支持自定义相关分数阈值
• 混合搜索功能可以根据需要切换
• 4.4 YouTube 内容集成

支持直接处理 YouTube 视频 URL。

• 视频转录内容的自动提取和分析。
• 将视频信息无缝地集成到对话中。
• 4.5 支持文档分析，

系统配备多种分析器，各种本地和远程文件都可以处理。详情请参考。

get_loader。函数文档。5.总结。

搜索增强生成（Retrieval Augmented Generation，简称 RAG）前沿技术，通过整合多源上下文信息来增强 AI 模型的对话能力。

它可以从本地文档、远程文件、网页内容和#xff0开始c;甚至 YouTube 在视频和其他多媒体源中搜索相关信息。

系统将检索文本和预定义 RAG 模板组合󿀌在添加到用户提示之前，从而提供更准确、更符合上下文的答案。

RAG 其核心优势在于其强大的信息整合能力，这使得它成为处理复杂对话场景的理想解决方案。例如，当用户询问与特定文档或网页相关的问题时，RAG 相关信息可以智能地检索和整合到答案中。多媒体内容，如 YouTube 视频，RAG 可以分析视频字幕或说明文本，提取关键信息并融入对话。

六、参考。

教程：配置 Open WebUI 文档的 RAG 功能（https://openwebui-doc-zh.pages.dev/tutorials/tips/rag-tutorial/）

🔎 增强检索生成（RAG）| Open WebUI（https://openwebui-doc-zh.pages.dev/features/rag/）

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