[Перевод] Взаимодействие с документами с помощью DeepSeek и Ollama: локальный чатбот RAG для диалогов с учетом контекста
С ростом популярности модели deepseek-r1:1.5b опасения по поводу конфиденциальности облачных решений становятся как никогда актуальными. Этот проект делает еще один шаг вперед, демонстрируя, как построить продвинутую систему RAG локально, используя DeepSeek, LangChain и Streamlit. Используя мощные возможности DeepSeek, эта система гарантирует, что ваши личные данные останутся на вашем компьютере, обеспечивая повышенную конфиденциальность и контроль. Чатбот предоставляет ответы с учетом контекста, включая содержимое документов и историю разговора, а возможность показать или скрыть обоснование ответов моделей DeepSeek добавляет уровень прозрачности, делая работу в целом более безопасной и надежной. Локальный запуск DeepSeek с помощью Ollama не только позволяет обойти проблемы облачного хранения данных, но и позволяет обеспечить более безопасное и конфиденциальное взаимодействие с пользователем. Давайте рассмотрим, как создать этот безопасный, контекстно-ориентированный и ориентированный на конфиденциальность RAG-чатбот на вашем компьютере.