我如何在AWS上使用DeepSeek设置检索增强一代(RAG)工作流程

###步骤1：在Amazon Sagemaker上部署DeepSeek-R1

1。创建一个sagemaker域：导航到Amazon Sagemaker并创建一个新域。选择“单用户快速设置”选项，并等待设置完成。
2。部署DeepSeek-R1模型：一旦您的域准备就绪，请打开SageMaker Studio并部署DeepSeek-R1模型。此步骤涉及为模型设置端点。

###步骤2：设置Amazon OpenSearch服务

1。创建一个OpenSearch域：转到AWS控制台并创建一个新的OpenSearch域。这将作为您的矢量数据库，用于存储和检索嵌入。
2。配置IAM角色：创建IAM角色以管理OpenSearch和SageMaker之间的权限。这包括调用SageMaker模型和用户创建连接器的角色。

###步骤3：配置IAM角色和权限

1。创建萨格人访问的角色：此角色允许Opensearch调用SageMaker的DeepSeek模型。附加必要的策略以启用模型调用。
2。配置IAM在OpenSearch中的角色：确保OpenSearch具有与SageMaker模型交互的必要权限。

###步骤4：创建OpenSearch连接器

1。使用脚本创建连接器：利用提供的Python脚本来为SageMaker创建OpenSearch Connector。该连接器使OpenSearch可以调用DeepSeek模型以进行文本生成。
2。注册模型：使用OpenSearch API注册DeepSeek模型。这涉及指定模型名称，功能类型和连接器ID。

###步骤5：实施抹布工作流程

1。使用矢量嵌入进行搜索：配置Opensearch使用向量嵌入进行语义搜索。这允许更准确地检索相关文档。
2。与DeepSeek集成以供文本生成：一旦检索了相关文档，请使用DeepSeek模型根据检索到的信息来生成文本响应。

###步骤6：测试和部署

1。测试抹布系统：使用示例查询测试系统检索相关文档并生成连贯的文本响应的能力。
2。部署应用程序：测试后，将抹布应用程序部署以供生产使用，以确保所有组件都正确固定和配置。

此设置利用DeepSeek的推理功能和OpenSearch的矢量数据库功能来创建AWS上强大的RAG工作流程。有关更详细的说明和脚本，请参阅与DeepSeek和OpenSearch [1] [2] [6]有关的AWS文档和GitHub存储库。

引用：
[1] https://www.youtube.com/watch?v=k2bse_hwl78
[2] https://aws.amazon.com/blogs/big-data/use-deepseek-with-amazon-azon-opensearch-service-vector-vector-database-database-and-amazon-sagemaker/
[3] https://github.com/opensearch-project/ml-commons/blob/main/main/docs/tutorials/aws/rag_with_with_with_deepseek_r1_model_model_on_bedrock.md
[4] https://github.com/spidy20/deepseek-rag-app
[5] https://www.youtube.com/watch?v=_jxeixvuvnw
[6] https://opensearch.org/docs/latest/vector-search/tutorials/rag/rag-deepseek-r1-sagemaker/
[7] https://opensearch.org/docs/latest/vector-search/tutorials/rag/rag-deepseek-r1-bedrock/
[8] https://aws-news.com/article/0194E24B-49C8-F3C1-2748-3B9C36468666