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向量数据库 + DeepSeek 大语言模型

最近更新时间:2026-04-15 11:56:11
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背景信息

随着 DeepSeek 大语言模型在全球范围内的迅猛发展和广泛应用,其热度持续攀升,成为当前人工智能领域的焦点。为了满足市场对高效部署和应用的需求,腾讯云 TI 平台 提供了快速部署 DeepSeek 系列模型的方案。通过将腾讯云向量数据库与 DeepSeek 深度结合,用户可以高效搭建基于 DeepSeek 的 RAG 知识问答系统,实现高效的检索和生成能力,同时显著降低部署成本和时间。

效果预览



准备工作

1. 选型并购买向量数据库实例,具体操作,请参见 购买实例。
2. 客户端运行环境准备。
类别
要求
地域与网络环境
使用腾讯云外网访问,需手动配置白名单,开通外网功能。具体操作,请参见 开启外网访问。
使用腾讯云内网方式访问,确保购买的 CVM 所处地域与向量数据库为同地域,且 VPC 和安全组策略能正常连通向量数据库实例。
客户端
使用腾讯云外网方式,可使用本地客户端操作环境即可。
使用腾讯云内网方式,推荐选择 云服务器 CVM,如 SA3.LARGE8、SA3.2XLARGE16等规格。
Python 环境依赖
推荐 Python 版本 >= 3.8。
安装 Python SDK 执行pip3 install tcvectordb命令,可直接安装最新版本。
3. 下载 document_search_demo_20250207.zip 压缩包,并将其上传于客户端运行环境。
4. 准备知识库文件,本示例以腾讯云向量数据库的官网文档为例搭建,存放知识库文件 demo_file1.pdf 与 demo_file2.md 于本地。
说明:
1. 当前支持导入数据库的文件类型包含: Markdown、PDF、Word、PPT。
2. Markdown 类型文件最大限制为1MB,其余类型最大限制为100MB。
5. 在 腾讯云 TI 平台 部署 DeepSeek 模型。具体操作,请参见 快速部署和体验 DeepSeek 系列模型。部署完成后,待服务状态为运行中,在服务调用页面,获取调用地址与 AuthToken。
说明:
若不开通 DeepSeek 大模型,不阻塞知识库搭建,仅支持从腾讯云向量数据库搜索到的图文并茂的知识点,而不支持经过大模型润色加工的知识答案。


快速搭建

1. 登录客户端运行环境,执行pip3 install tcvectordb,安装向量数据库最新的 Python SDK。
2. 使用 unzip 命令,解压 document_search_demo_20250207.zip 压缩包。
3. 进入压缩包解压后的文件夹,执行pip3 install -r requirements.txt 命令,安装 SDK 通用依赖,DeepSeek 大模型 SDK 以及相关依赖组件。
4. 使用 vim conf/config.ini 命令,根据参数注释修改相关配置并保存,如下所示。
[vector_db]
address=http://bj-vdb-qpvr****.sql.tencentcdb.com:8100
key=*****************************
ai_db=test_ai_db
ai_collection=test_ai_collection

[model]
address=https://ms-d6b6rhnl-1000********.gw.ap-beijing.ti.tencentcs.com/ms-d6b6****

name=ms-d6b6****
# 如果在 TiOne 平台开启了鉴权,则填入key
key=***************

[server]
name=127.0.0.1
port=7869
配置项
参数名
参数含义
配置说明
[vector_db]
address
向量数据库实例的内网地址或外网地址。建议使用内网方式。
请登录 向量数据库控制台,在实例详情页面网络信息区域直接复制访问地址。具体操作,请参见 查看实例信息。
key
向量数据库实例 API 密钥,用于进行身份认证。
请登录 向量数据库控制台,在密钥管理页面直接复制密钥。具体操作,请参见 密钥管理。
ai_db
AI 类数据库名。
Database 命名要求如下:
只能使用英文字母,数字,下划线_、中划线-,并以英文字母开头。
长度要求:[1,128]。
ai_collection
AI 数据库集合视图名。
CollectionView 命名要求如下:
只能使用英文字母,数字,下划线_、中划线-,并以英文字母开头。
长度要求:[1,128]。
[model]
address
DeepSeek 模型的 API 服务域名
在 腾讯云 TI 平台,部署 DeepSeek 之后,在服务调用页面,获取调用地址。
name
DeepSeek 模型的 ID。
在 腾讯云 TI 平台,部署 DeepSeek 之后,随机分配的唯一标识 ID,在服务管理页面直接复制模型 ID。

key
DeepSeek 模型鉴权 Token
在 腾讯云 TI 平台,部署 DeepSeek 之后,在服务调用页面,开启鉴权,获取用于身份验证的 Token。
[server]
name
客户端运行环境 IP 地址。
-
port
运行环境分配的端口
注意避免端口冲突。
5. 执行python3 main.py,运行脚本,生成知识问答前端访问链接,如下图所示。

6. 复制 Running on local URL 后面的访问链接,在浏览器访问链接,显示 Tencent VectorDB AI Demo 配置向导,如下图所示。
注意:
在浏览器访问知识问答应用,切勿关闭后端运行环境正在运行的进程。

7. 单击下方开始初始化,脚本将自动创建向量数据库与集合,界面显示初始化进度,等待任务完成,如下图所示。

8. 单击知识上传,将已准备的知识库文件 demo_file1.pdf 与 demo_file2.md 一起直接拖放或者上传至应用程序,程序将自动将文件向量化写入向量数据库,如下图所示。
说明:
支持批量上传文件,不支持上传压缩包。

9. 等待文档上传完成,便可以进行知识检索或问答。
说明:
针对知识库文件,可参考如下问题进行问答和检索体验:
问题1: 腾讯云向量数据库如何构建大模型知识库?
问题2: 腾讯云向量数据库如何应用于推荐系统?
问题3: 腾讯云向量数据库如何应用于文本或者图片检索场景?
问题4: 腾讯会议如何快速发起会议?
问题5: 腾讯会议如何加入会议?
问题6: 腾讯会议如何取消会议?
知识检索:单击知识检索(仅向量检索),在下方请输入您要检索的问题处,输入需要检索的问题,单击检索知识,即可检索到从腾讯云向量数据库中搜索到的图文并茂的知识点。

知识问答:单击知识问答(含LLM),在下方请输入您的问题处,输入需要查阅的问题,单击提问,即可看到经过 DeepSeek 大模型润色后的答案。
注意:
若需更换其他系列模型,请在工程 models 文件夹下添加模型,同步修改 conf 下配置文件中模型的信息。