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開源AI應(yīng)用平臺(tái)R1-Reasoning-RAG：將 DeepSeek-R1的推理與Tavily搜索相結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)遞歸RAG工作流。
R1-Reasoning-RAG是什么？
R1-Reasoning-RAG 是一種基于 LangGraph 構(gòu)建，給合了DeepSeek R1 推理模型 和 Tavily 搜索的框架，以實(shí)現(xiàn)遞歸 RAG 工作流。這個(gè)框架能從知識(shí)庫里智能地檢索、篩選和整合信息，用來全面回答復(fù)雜的問題。
R1-Reasoning-RAG核心特點(diǎn)
深度推理與知識(shí)檢索結(jié)合：DeepSeek R1有很強(qiáng)的推理能力，它用鏈?zhǔn)剿伎紒硖幚聿樵兒蜋z索到的信息，這樣就能給出更準(zhǔn)確、和上下文聯(lián)系更緊密的回答。同時(shí)，RAG框架能從外部知識(shí)庫找最新的數(shù)據(jù)，讓回答又準(zhǔn)又有時(shí)效性。
遞歸式RAG：這個(gè)框架支持遞歸式的RAG流程。碰到復(fù)雜問題時(shí)，模型可以多次去檢索和篩選信息，一點(diǎn)一點(diǎn)把完整答案構(gòu)建出來。
無需額外重排步驟：DeepSeek R1在推理的時(shí)候，能直接給檢索到的信息打分、確定優(yōu)先級(jí)，不用再有額外的重排操作。
高效的知識(shí)庫構(gòu)建：構(gòu)建知識(shí)庫時(shí)，要把文檔分塊，把語義表示成嵌入形式，然后把這些嵌入向量存到高效的向量數(shù)據(jù)庫里，像FaiSS或者ChromaDB都可以。
R1-Reasoning-RAG應(yīng)用場(chǎng)景
復(fù)雜問題回答：在需要深度推理、綜合多源信息的場(chǎng)景里都能用，比如法律文檔檢索、當(dāng)科研助理、做復(fù)雜決策支持等。
智能體系統(tǒng)：對(duì)那些需要推理和評(píng)估步驟的智能體系統(tǒng)很有幫助，能提升處理復(fù)雜任務(wù)的決策能力。
技術(shù)棧與開源
開源實(shí)現(xiàn)：R1-Reasoning-RAG的代碼已經(jīng)開源了，是基于LangChain構(gòu)建的，里面有LLM、Prompts和Agent這三個(gè)腳本。
技術(shù)棧：用了FAISS這樣的開源工具和Hugging Face模型，能快速推理，部署起來也高效。
R1-Reasoning-RAG優(yōu)勢(shì)
精準(zhǔn)推理：DeepSeek R1的推理能力讓RAG框架處理復(fù)雜問題時(shí)，又準(zhǔn)又能深入。
高效性能：檢索和推理流程經(jīng)過優(yōu)化，生成回答花的時(shí)間少了，計(jì)算成本也降低了。
R1-Reasoning-RAG把DeepSeek R1的推理能力和RAG的檢索能力結(jié)合起來，在回答復(fù)雜問題上又高效又精準(zhǔn)。在法律、科研、智能體這些領(lǐng)域都有很大的應(yīng)用潛力 。
GitHub 倉庫地址：https://github.com/deansaco/r1-reasoning-rag
