本文介绍了RAG（检索增强生成）技术，阐述了其在提升大语言模型准确性和相关性的作用。文章重点探讨了DeepSeek和StarRocks的结合，构建智能问答系统、企业私有知识库助手以及实时数据分析与报告生成等应用场景，并提供了操作演示，展示了RAG流程的实现细节，以及如何通过RAG机制优化回答质量。

💡 RAG技术的核心在于结合信息检索与生成式大语言模型，通过从外部知识库检索相关信息，并将检索结果作为上下文输入LLM，从而提升生成内容的准确性和相关性，解决大模型的知识局限性问题。

✨ 结合DeepSeek和StarRocks，可以构建多种RAG应用场景，例如针对数据库技术文档的智能问答系统、支持企业内部文档的实时问答的企业私有知识库助手，以及结合StarRocks查询结果与生成模型的多模态报告生成。

⚙️ 实现RAG流程的关键步骤包括：数据预处理、向量化与索引构建、查询检索与优化、上下文整合和大模型生成。通过Ollama部署DeepSeek，并利用StarRocks的高效向量检索能力，可以构建基于真实信息的回答，降低“幻觉”风险。

🛠️ 操作演示部分详细介绍了环境准备、数据向量化、知识存储、知识提取和RAG增强等流程，并提供了代码示例，帮助用户理解RAG在实际应用中的具体实现方式。

一、RAG 和向量索引简介

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合信息检索与生成式大语言模型（LLM）的技术框架，通过从外部知识库检索相关信息，并将检索结果作为上下文输入LLM，从而提升生成内容的准确性和相关性。其核心目标是解决大模型的知识局限性（如幻觉、时效性差、私有知识缺失等问题。

1、 RAG 的核心流程

检索阶段

数据准备与处理：将原始文本分割为语义连贯的块（如512字符的段落），并采用滑动窗口或递归分割等技术优化信息冗余和粒度17。例如，文本可能被切分为子块（子文档）和父块（父文档），以支持多级检索。

向量化与索引构建：使用嵌入模型（如BGE、E5）将文本块转换为向量，存储至向量数据库（如Milvus、Chroma）。索引方式包括平面索引、分层索引，或结合稀疏向量（关键词检索）与稠密向量（语义检索）的混合搜索。

查询检索与优化：用户查询被转换为向量后，通过余弦相似度或混合搜索策略从数据库中召回相关文本。检索优化技术包括查询重写（如HyDE生成假设文档）、多路召回（结合语义与关键词检索）、重排序（使用交叉编码器精排）456。

生成阶段

上下文整合： 将检索结果与用户查询合并为增强提示（Prompt），例如模板化拼接或动态压缩去噪，确保输入在LLM的上下文窗口限制内。

大模型生成： LLM（如GPT、DeepSeek）基于增强后的上下文生成最终答案。生成过程需平衡检索内容与模型推理能力，避免过度依赖外部知识或复述噪声

上图展示了 RAG 的标准流程。首先，图片、文档、视频和音频等数据经过预处理，转换为 Embedding 并存入向量数据库。Embedding 通常是高维 float 数组，借助向量索引（如 HNSW、IVF）进行相似性搜索，加速高效检索。

向量索引通过近似最近邻（ANN）算法优化查询效率，减少高维计算负担。语义搜索匹配用户问题与知识库中的相关内容，使回答基于真实信息，从而降低大模型的“幻觉”风险，提升回答的自然性和可靠性。

二、 StarRocks + DeepSeek 的典型 RAG 应用场景

DeepSeek 负责生成高质量 Embedding 和回答，StarRocks 提供实时高效的向量检索，二者结合可构建更智能、更精准的 AI 解决方案。

1. 数据库文档问答系统

结合StarRocks支持的向量索引（如ANN、HNSW）与DeepSeek的生成能力，可构建针对数据库技术文档的智能问答系统。例如，用户提问“StarRocks 3.4.0版本支持哪些向量索引？”，系统通过检索官方文档片段并生成结构化答案38。

2. 企业私有知识库助手

在数据安全要求高的场景下，DeepSeek本地化部署（如Ollama框架）与StarRocks的高效向量检索能力结合，支持企业内部文档的实时问答，避免云端数据泄露风险389。

3. 实时数据分析与报告生成

StarRocks作为分析型数据库，可存储结构化业务数据，通过RAG流程将查询结果（如销售趋势）与生成模型结合，自动生成包含图表解读的多模态报告

三、操作演示

1、 系统组成

DeepSeek：提供文本向量化(embedding)和答案生成能力StarRocks：高效存储和检索向量数据（3.4+版本支持向量索引）

2、实现流程

步骤	负责组件	具体实现
1. 环境准备	OllamaStarRocks	用 Ollama 在本地机器上便捷地部署和运行大型语言模型
2. 数据向量化	DeepSeek-Embedding	文本 → 3584 维向量
3. 存储向量	StarRocks	创建表，存入向量
4. 近似最近邻搜索	StarRocks 向量索引	IVFPQ / HNSW 检索
5. 检索增强	模拟 RAG 逻辑	结合检索数据
6. 生成答案	DeepSeek LLM	生成基于真实数据的回答

3、 环境准备

3.1 DeepSeek 本地部署

Tips： 以下内容使用的是 macbook 进行 demo 演示

3.1.1 使用 ollama 安装本地模型

在本地部署 DeepSeek 时，Ollama 主要起到模型管理和提供推理接口的作用，支持运行多个不同的 LLM，并允许用户在本地切换和管理不同的模型。

下载 ollama：ollama.com/安装 deepseek-r1:7b

# 该命令会自动下载并加载模型ollama run deepseek-r1:7b

Tips: 如果想使用云端 LLM（如 DeepSeek 的官方 API），需要获取并填写 API Key

访问 DeepSeek 官网（platform.deepseek.com）后注册账号并登录；在仪表盘中创建 API Key（通常在 “API Keys” 或 “Developer” 部分），复制生成的密钥（如 sk-xxxxxxxxxxxxxxxx）。

3.1.2 Deepseek 初步使用

启动 deepseek

执行 ollama run deepseek-r1:7b 直接进入交互模式

3.1.3 Deepseek 性能优化

直接在命令行设置参数：（参数单次生效）

OLLAMA_GPU_LAYERS=35 \OLLAMA_CPU_THREADS=6 \OLLAMA_BATCH_SIZE=128 \OLLAMA_CONTEXT_SIZE=4096 \ollama run deepseek-r1:7b

3.1.4 DeepSeek 使用

显而易见：直接使用 deepseek 进行问答，返回的答案是不符合预期的，需要对知识进行修正

3.2 StarRocks 准备工作

3.2.1 集群部署

版本需求：3.4 及以上

3.2.2 配置设置

打开 vector index

ADMIN SET FRONTEND CONFIG ("enable_experimental_vector" = "true");

3.2.3 建库建表

建库：

create database knowledge_base;

建表：存储知识库向量

CREATE TABLE enterprise_knowledge (    id  BIGINT AUTO_INCREMENT,    content TEXT NOT NULL,    embedding ARRAY<FLOAT> NOT NULL,    INDEX vec_idx (embedding) USING VECTOR (        "index_type" = "hnsw",        "dim" = "3584",        "metric_type" = "l2_distance",        "M" = "16",        "efconstruction" = "40"    )) ENGINE=OLAPPRIMARY KEY(id)DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 1PROPERTIES (    "replication_num" = "1"    );

Tips: DeepSeek 的 deepseek-r1:7b 模型（7B 参数版本）默认生成高维嵌入向量，通常是 3584 维

4、 将文本转成向量

测试通过 deepseek 将文本转为 3584 维向量

curl -X POST http://localhost:11434/api/embeddings -d '{"model": "deepseek-r1:7b", "prompt": "产品保修期是一年。"}'

下面将转化的向量数据保存在 StarRocks 中

5、 知识存储（存储向量到 StarRocks）

import pymysqlimport requestsdef get_embedding(text):    url = "http://localhost:11434/api/embeddings"    payload = {"model": "deepseek-r1:7b", "prompt": text}    response = requests.post(url, json=payload)    response.raise_for_status()    return response.json()["embedding"]try:    content = "StarRocks 的愿景是能够让用户的数据分析变得更加简单和敏捷。"    embedding = get_embedding(content)    # 将 Python 列表转换为 StarRocks 的数组格式    embedding_str = "[" + ",".join(map(str, embedding)) + "]"# 例如：[0.1,0.2,0.3]    conn = pymysql.connect(        host='X.X.X.X',        port=9030,        user='root',        password='sr123456',        database='knowledge_base'    )    cursor = conn.cursor()    # 使用格式化的数组字符串    sql = "INSERT INTO enterprise_knowledge (content, embedding) VALUES (%s, %s)"    cursor.execute(sql, (content, embedding_str))    conn.commit()    print(f"Inserted: {content} with embedding {embedding[:5]}...")except requests.RequestException as e:    print(f"Embedding API error: {e}")except pymysql.Error as db_err:    print(f"Database error: {db_err}")finally:    if'cursor'in locals():        cursor.close()    if'conn'in locals():        conn.close()

操作演示

6、知识提取

import pymysqlimport requests# 获取嵌入向量的函数def get_embedding(text):    url = "http://localhost:11434/api/embeddings"    payload = {"model": "deepseek-r1:7b", "prompt": text}    response = requests.post(url, json=payload)    response.raise_for_status()    return response.json()["embedding"]# 从 StarRocks 查询相似内容的函数def search_knowledge_base(query_embedding):    try:        conn = pymysql.connect(            host='39.98.110.249',            port=9030,            user='root',            password='sr123456',            database='knowledge_base'        )        cursor = conn.cursor()        # 将查询向量转换为 StarRocks 的数组格式        embedding_str = "[" + ",".join(map(str, query_embedding)) + "]"        # 使用 L2 距离搜索最相似的记录        sql = """        SELECT content, l2_distance(embedding, %s) AS distance        FROM enterprise_knowledge        ORDER BY distance ASC        LIMIT 1        """        cursor.execute(sql, (embedding_str,))        result = cursor.fetchone()        if result:            return result[0]  # 返回最匹配的 content        else:            return"未找到相关信息。"    except pymysql.Error as db_err:        print(f"Database error: {db_err}")        return"查询失败。"    finally:        if'cursor'in locals():            cursor.close()        if'conn'in locals():            conn.close()# 主流程try:    query = "StarRocks 的愿景是什么？"    query_embedding = get_embedding(query)  # 将查询转化为向量    answer = search_knowledge_base(query_embedding)  # 从知识库检索答案    print(f"问题: {query}")    print(f"回答: {answer}")except requests.RequestException as e:    print(f"Embedding API error: {e}")except Exception as e:    print(f"Error: {e}")

执行效果

补充说明：到目前为止的流程仅依赖 StarRocks 进行向量检索，未利用 DeepSeek LLM 进行生成，导致回答生硬且缺乏上下文整合，影响自然性和准确性。为提升效果，应引入 RAG 机制，使检索结果与生成模型深度融合，从而优化回答质量并减少幻觉问题。

7、 加入 RAG 增强

7.1 将查询知识库的结果，返回给 DeepSeek LLM ，优化回答质量

# 构造 RAG Promptdef build_rag_prompt(query, retrieved_content):    prompt = f"""    [系统指令] 你是企业智能客服，基于以下知识回答用户问题：    [知识上下文] {retrieved_content}    [用户问题] {query}    """    return prompt# 调用 DeepSeek 生成回答def generate_answer(prompt):    url = "http://localhost:11434/api/generate"    payload = {"model": "deepseek-r1:7b", "prompt": prompt}    try:        response = requests.post(url, json=payload)        response.raise_for_status()        full_response = ""        for line in response.text.splitlines():            if line.strip():  # 过滤空行                try:                    json_obj = json.loads(line)                    if"response"in json_obj:                        full_response += json_obj["response"]  # 只提取答案                    if json_obj.get("done", False):                        break                except json.JSONDecodeError as e:                    print(f"JSON 解析错误: {e}, line: {line}")        return clean_response(full_response.strip())  # 处理并去掉 <think>XXX</think>    except requests.exceptions.RequestException as e:        print(f"请求失败: {e}")        return"生成失败。"

7.2 创建 RAG 过程表：

用于记录用户问题、检索结果和生成回答，保存上下文，方便进行长对话，至于长对话，用户可自行探索。

customer_service_log 表建表语句如下：

CREATE TABLE customer_service_log (    id BIGINT AUTO_INCREMENT,    user_id VARCHAR(50),    question TEXT NOT NULL,    question_embedding ARRAY<FLOAT> NOT NULL,    retrieved_content TEXT,    generated_answer TEXT,    timestamp DATETIME NOT NULL,    feedback TINYINT DEFAULT NULL) ENGINE=OLAPPRIMARY KEY(id)DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 1PROPERTIES (    "replication_num" = "1");

8、优化后的版本

8.1 知识提取代码

8.1.1 知识提取

import pymysqlimport requestsimport jsonfrom datetime import datetimeimport loggingimport re# 获取嵌入向量def get_embedding(text):    url = "http://localhost:11434/api/embeddings"    payload = {"model": "deepseek-r1:7b", "prompt": text,"stream": "true"}    response = requests.post(url, json=payload)    response.raise_for_status()    return response.json()["embedding"]# 从 StarRocks 检索知识def search_knowledge_base(query_embedding):    try:        conn = pymysql.connect(            host='X.X.X.X',            port=9030,            user='root',            password='sr123456',            database='knowledge_base'        )        cursor = conn.cursor()        embedding_str = "[" + ",".join(map(str, query_embedding)) + "]"        sql = """        SELECT content, l2_distance(embedding, %s) AS distance        FROM enterprise_knowledge        ORDER BY distance ASC        LIMIT 3        """        cursor.execute(sql, (embedding_str,))        results=cursor.fetchall()        content=""        for result in results:            content+=result[0]        return  content    except pymysql.Error as db_err:        print(f"Database error: {db_err}")        return"查询失败。"    finally:        cursor.close()        conn.close()def build_rag_prompt(query, retrieved_content):    prompt = f"""    [系统指令] 你是企业智能客服，基于以下知识回答用户问题：    [知识上下文] {retrieved_content}    [用户问题] {query}    """    return prompt# 调用 DeepSeek 生成回答def generate_answer(prompt):    url = "http://localhost:11434/api/generate"    payload = {"model": "deepseek-r1:7b", "prompt": prompt}    try:        response = requests.post(url, json=payload)        response.raise_for_status()        full_response = ""        for line in response.text.splitlines():            if line.strip():  # 过滤空行                try:                    json_obj = json.loads(line)                    if"response"in json_obj:                        full_response += json_obj["response"]  # 只提取答案                    if json_obj.get("done", False):                        break                except json.JSONDecodeError as e:                    print(f"JSON 解析错误: {e}, line: {line}")        return clean_response(full_response.strip())  # 处理并去掉 <think>XXX</think>    except requests.exceptions.RequestException as e:        print(f"请求失败: {e}")        return"生成失败。"# 记录对话日志def log_conversation(user_id, question, question_embedding, retrieved_content, generated_answer):    try:        conn = pymysql.connect(            host='X.X.X.X',            port=9030,            user='root',            password='sr123456',            database='knowledge_base'        )        cursor = conn.cursor()        embedding_str = "[" + ",".join(map(str, question_embedding)) + "]"        sql = """        INSERT INTO customer_service_log (user_id, question, question_embedding, retrieved_content, generated_answer, timestamp)        VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, NOW())        """        cursor.execute(sql, (user_id, question, embedding_str, retrieved_content, generated_answer))        conn.commit()    except pymysql.Error as db_err:        print(f"Database error: {db_err}")    finally:        cursor.close()        conn.close()def clean_response(text):    # 去掉所有 <think>xxx</think> 结构    return re.sub(r"<think>.*?</think>", "", text, flags=re.DOTALL).strip()# 主流程def rag_pipeline(user_id, query):    try:        logging.info(f"开始处理查询: {query}")        query_embedding = get_embedding(query)        logging.info("获取嵌入向量成功")        retrieved_content = search_knowledge_base(query_embedding)        logging.info(f"检索到内容: {retrieved_content[:50]}...")  # 只展示前50字符        prompt = build_rag_prompt(query, retrieved_content)        generated_answer = generate_answer(prompt)        logging.info(f"生成回答: {generated_answer[:50]}...")        log_conversation(user_id, query, query_embedding, retrieved_content, generated_answer)        logging.info("日志记录完成")        return generated_answer    except Exception as e:        logging.error(f"发生错误: {e}", exc_info=True)        return"处理失败。"# 测试if __name__ == '__main__':    logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")    user_id = "user123"    query = "StarRocks 的愿景是什么？"    answer = rag_pipeline(user_id, query)    print(f"问题: {query}")    print(f"回答: {answer}")

8.1.2 操作演示

总结一下 RAG 增强后的执行流程：

输入：用户输入问题数据向量化：DeepSeek EmbeddingStarRocks 向量索引，在 enterprise_knowledge 表中检索最相似的知识增强（Augmentation）：将检索结果与问题组合成 Prompt，传递给 DeepSeek生成回答：调用 DeepSeek 生成增强后的回答记录日志：将问题、检索结果和生成回答存入 customer_service_log返回结果：将生成的回答返回给用户

8.2 加上 web 可视化界面

<!DOCTYPE html><html lang="zh"><head>    <meta charset="UTF-8">    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">    <title>智能问答客服系统</title>    <script>        async functionaskQuestion() {            let question = document.getElementById("question").value;            let response = await fetch("/ask", {                method: "POST",                headers: {                    "Content-Type": "application/json"                },                body: JSON.stringify({ question: question })            });            let data = await response.json();            document.getElementById("answer").innerText = data.answer;        }    </script></head><body>    <h1>智能问答客服系统</h1>    <input type="text" id="question" placeholder="请输入您的问题">    <button onclick="askQuestion()">提问</button>    <p id="answer"></p></body></html>

8.3 完整问答后台服务代码

8.3.1 代码结构如下

8.3.2 知识存储代码

import pymysqlimport requestsdef get_embedding(text):    url = "http://localhost:11434/api/embeddings"    payload = {"model": "deepseek-r1:7b", "prompt": text}    response = requests.post(url, json=payload)    response.raise_for_status()    return response.json()["embedding"]try:    content = "StarRocks 的愿景是能够让用户的数据分析变得更加简单和敏捷。"    embedding = get_embedding(content)    # 将 Python 列表转换为 StarRocks 的数组格式    embedding_str = "[" + ",".join(map(str, embedding)) + "]"# 例如：[0.1,0.2,0.3]    conn = pymysql.connect(        host='X.X.X.X',        port=9030,        user='root',        password='sr123456',        database='knowledge_base'    )    cursor = conn.cursor()    # 使用格式化的数组字符串    sql = "INSERT INTO enterprise_knowledge (content, embedding) VALUES (%s, %s)"    cursor.execute(sql, (content, embedding_str))    conn.commit()    print(f"Inserted: {content} with embedding {embedding[:5]}...")except requests.RequestException as e:    print(f"Embedding API error: {e}")except pymysql.Error as db_err:    print(f"Database error: {db_err}")finally:    if'cursor'in locals():        cursor.close()    if'conn'in locals():        conn.close()

8.3.3 知识提取

import pymysqlimport requestsimport jsonimport loggingimport refrom flask import Flask, request, jsonify, render_templateapp = Flask(__name__)# 配置日志logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")# 获取嵌入向量def get_embedding(text):    url = "http://localhost:11434/api/embeddings"    payload = {"model": "deepseek-r1:7b", "prompt": text, "stream": "true"}    response = requests.post(url, json=payload)    response.raise_for_status()    return response.json()["embedding"]# 从 StarRocks 检索知识def search_knowledge_base(query_embedding):    try:        conn = pymysql.connect(            host='X.X.X.X',            port=9030,            user='root',            password='sr123456',            database='knowledge_base'        )        cursor = conn.cursor()        embedding_str = "[" + ",".join(map(str, query_embedding)) + "]"        sql = """        SELECT content, l2_distance(embedding, %s) AS distance        FROM enterprise_knowledge        ORDER BY distance ASC        LIMIT 3        """        cursor.execute(sql, (embedding_str,))        results=cursor.fetchall()        content=""        for result in results:            content+=result[0]        # result = cursor.fetchone()        return  content    except pymysql.Error as db_err:        print(f"Database error: {db_err}")        return"查询失败。"    finally:        cursor.close()        conn.close()# 构造 RAG Promptdef build_rag_prompt(query, retrieved_content):    return f"""    [系统指令] 你是企业智能客服，基于以下知识回答用户问题：    [知识上下文] {retrieved_content}    [用户问题] {query}    """# 调用 DeepSeek 生成回答def generate_answer(prompt):    url = "http://localhost:11434/api/generate"    payload = {"model": "deepseek-r1:7b", "prompt": prompt}    try:        response = requests.post(url, json=payload)        response.raise_for_status()        full_response = ""        for line in response.text.splitlines():            if line.strip():                try:                    json_obj = json.loads(line)                    if"response"in json_obj:                        full_response += json_obj["response"]                    if json_obj.get("done", False):                        break                except json.JSONDecodeError as e:                    logging.warning(f"JSON 解析错误: {e}, line: {line}")        return clean_response(full_response.strip())  # 处理并去掉 <think>XXX</think>    except requests.exceptions.RequestException as e:        logging.error(f"请求失败: {e}")        return"生成失败。"# 记录对话日志def log_conversation(user_id, question, question_embedding, retrieved_content, generated_answer):    try:        conn = pymysql.connect(            host='X.X.X.X',            port=9030,            user='root',            password='sr123456',            database='knowledge_base'        )        cursor = conn.cursor()        embedding_str = "[" + ",".join(map(str, question_embedding)) + "]"        sql = """        INSERT INTO customer_service_log (user_id, question, question_embedding, retrieved_content, generated_answer, timestamp)        VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, NOW())        """        cursor.execute(sql, (user_id, question, embedding_str, retrieved_content, generated_answer))        conn.commit()    except pymysql.Error as db_err:        logging.error(f"数据库错误: {db_err}")    finally:        cursor.close()        conn.close()# 清理回答内容，去掉 <think>XXX</think>def clean_response(text):    return re.sub(r"<think>.*?</think>", "", text, flags=re.DOTALL).strip()# RAG 处理流程def rag_pipeline(user_id,query):    try:        logging.info(f"开始处理查询: {query}")        query_embedding = get_embedding(query)        logging.info("获取嵌入向量成功")        retrieved_content = search_knowledge_base(query_embedding)        logging.info(f"检索到内容: {retrieved_content[:50]}...")  # 只展示前50字符                prompt = build_rag_prompt(query, retrieved_content)        generated_answer = generate_answer(prompt)        logging.info(f"生成回答: {generated_answer[:50]}...")        log_conversation(user_id, query, query_embedding, retrieved_content, generated_answer)        logging.info("日志记录完成")        return generated_answer    except Exception as e:        logging.error(f"发生错误: {e}", exc_info=True)        return"处理失败。"# Flask API@app.route("/")def index():    return render_template("index.html")  # 渲染前端页面@app.route("/ask", methods=["POST"])def ask():    user_id="sr_01"    data = request.json    question = data.get("question", "")    result=rag_pipeline(user_id,question)    answer = f"问题：{question}。\n 回答：{result}"    return jsonify({"answer": answer})if __name__ == "__main__":    user_id = "sr"    app.run(host="0.0.0.0", port=9033, debug=True)

8.3.4效果演示