你有没有想过，能不能像跟人聊天一样，直接问 PDF 文件或技术手册问题？比如你有一本很厚的说明书，不想一页页翻，只想问它：“这个功能怎么用？”或者“这个参数是什么意思？”现在有了 AI 技术，这完全可以实现！
这篇文章教你如何用两个工具（DeepSeek R1 和 Ollama）来搭建一个智能系统，让它帮你从 PDF 里找答案。这个系统叫 RAG（检索增强生成），简单来说就是：先找资料，再生成答案。
为什么要用 DeepSeek R1？
省钱：它比 OpenAI 的模型便宜 95%，效果却差不多。精准：每次只从 PDF 里找 3 个相关片段来回答问题，避免瞎编。本地运行：不用联网，速度快，隐私也有保障。你需要准备什么？
(1) Ollama：一个让你在电脑上本地运行 AI 模型的工具。
下载地址：https://ollama.com/
安装后，运行命令：
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ollama run deepseek-r1 # 默认用7B模型1.
(2) DeepSeek R1 模型：有不同大小，最小的 1.5B 模型适合普通电脑，更大的模型效果更好，但需要更强的电脑配置。
运行小模型：
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ollama run deepseek-r1:1.5b1.
(3) 通用配置原则 模型显存占用（估算）：
每 1B 参数约需 1.5-2GB 显存（FP16 精度）或 0.75-1GB 显存（INT8/4-bit 量化）。例如：32B 模型在 FP16 下需约 48-64GB 显存，量化后可能降至 24-32GB。
内存需求：至少为模型大小的 2 倍（用于加载和计算缓冲）。
存储：建议 NVMe SSD，模型文件大小从 1.5B（约 3GB）到 32B（约 64GB）不等。
怎么搭建这个系统？
第一步：导入工具包
我们用 Python 写代码，需要用到一些工具包：
LangChain：处理文档和检索。Streamlit：做一个简单的网页界面。
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import streamlit as st
from langchain_community.document_loaders import PDFPlumberLoader
from langchain_experimental.text_splitter import SemanticChunker
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_community.llms import Ollama1.2.3.4.5.6.
第二步：上传 PDF
用 Streamlit 做一个上传按钮，把 PDF 传上去，然后用工具提取里面的文字。
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uploaded_file = st.file_uploader("上传PDF文件", type="pdf")
if uploaded_file:
with open("temp.pdf", "wb") as f:
f.write(uploaded_file.getvalue())
loader = PDFPlumberLoader("temp.pdf")
docs = loader.load()1.2.3.4.5.6.
第三步：把 PDF 切成小块
PDF 内容太长，直接喂给 AI 会吃不消。所以要把文字切成小块，方便 AI 理解。
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text_splitter = SemanticChunker(HuggingFaceEmbeddings())
documents = text_splitter.split_documents(docs)1.2.
第四步：建一个“知识库”
把切好的文字块转换成向量（一种数学表示），存到一个叫 FAISS 的数据库里。这样 AI 就能快速找到相关内容。
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embeddings = HuggingFaceEmbeddings()
vector_store = FAISS.from_documents(documents, embeddings)
retriever = vector_store.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}) # 每次找3个相关块1.2.3.
第五步：设置 AI 模型
用 DeepSeek R1 模型来生成答案。告诉它：只根据 PDF 内容回答，不知道就说“我不知道”。
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llm = Ollama(model="deepseek-r1:1.5b")
prompt = """
1. 仅使用以下上下文。
2. 如果不确定，回答“我不知道”。
3. 答案保持在4句话以内。
上下文: {context}
问题: {question}
答案:
"""
QA_CHAIN_PROMPT = PromptTemplate.from_template(prompt)1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.
第六步：把整个流程串起来
把上传、切块、检索和生成答案的步骤整合成一个完整的系统。
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llm_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=QA_CHAIN_PROMPT)
document_prompt = PromptTemplate(
template="上下文:\n内容:{page_content}\n来源:{source}",
input_variables=["page_content", "source"]
)
qa = RetrievalQA(
combine_documents_chain=StuffDocumentsChain(
llm_chain=llm_chain,
document_prompt=document_prompt
),
retriever=retriever
)1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.
第七步：做个网页界面
用 Streamlit 做一个简单的网页，用户可以输入问题，系统会实时返回答案。
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user_input = st.text_input("向你的PDF提问:")
if user_input:
with st.spinner("思考中..."):
response = qa(user_input)["result"]
st.write(response)1.2.3.4.5.
未来展望
DeepSeek R1 只是开始，未来还会有更多强大的功能，比如：
自我验证：AI 能检查自己的答案对不对。多跳推理：AI 能通过多个步骤推导出复杂问题的答案。
总结
用这个系统，你可以轻松地从 PDF 里提取信息，像跟人聊天一样问问题。赶紧试试吧，释放 AI 的潜力！
