随着人工智能技术的飞速发展，DeepSeek AI公司近日震撼推出了一款革命性的RAG应用程序，该程序凭借其卓越的性能和极低的成本，迅速成为业界焦点。相较于OpenAI的o1模型，DeepSeek R1的成本仅为其百分之一，且性能丝毫不逊色。

想象一下，在加密货币交易市场中，每100万个代币的交易费用仅需2.19美元，而OpenAI的o1模型则需要高达60.00美元。这一显著的价格差异，得益于DeepSeek AI独特的RAG技术。通过利用LlamaIndex加载并解析外部知识库，我们能够为文档块和用户查询创建精确的嵌入，从而实现高效的信息检索和智能响应。

在构建RAG应用程序的过程中，我们首先需要加载并解析外部知识库。这一步骤至关重要，因为它确保了我们的系统能够访问到丰富的外部资源，从而为用户提供更准确、更全面的信息。LlamaIndex作为一个强大的工具，能够帮助我们高效地完成这一任务。

接下来，我们定义了一个嵌入模型，该模型能够为文档块和用户查询创建精确的嵌入。这些嵌入是实现智能响应的关键，它们使得系统能够理解用户的查询意图，并返回最相关的结果。

创建嵌入后，我们需要将这些嵌入索引并存储在向量数据库中。为了实现这一目标，我们采用了自托管的Qdrant向量数据库。Qdrant具有高效的数据检索和处理能力，能够确保我们的系统在处理大量数据时保持高性能。

为了进一步优化系统的响应能力，我们定义了一个自定义提示模板。这个模板能够细化LLM的响应，并包含上下文信息，从而使系统更加智能和人性化。

最后，我们设置了一个查询引擎，它能够接受查询字符串并使用它来获取相关上下文。然后，它将上下文和查询作为提示发送给LLM，以生成最终响应。这个查询引擎的设计使得系统能够快速、准确地处理用户的查询请求。

通过集成LlamaIndex与Ollama，我们成功构建了DeepSeek-R7 7b模型。这个模型不仅具有强大的性能，而且界面清晰整洁，易于使用。用户只需几个简单的步骤，即可轻松地利用RAG技术解决实际问题。

DeepSeek AI的RAG应用程序为我们展示了人工智能技术的无限可能。通过结合外部知识库和LLM的强大能力，我们能够创建出高效、智能的应用程序，为用户带来前所未有的便捷体验。随着技术的不断进步和创新，我们有理由相信，未来的AI应用将会更加广泛、深入地影响着我们的生活和工作。