Habr<p>[Перевод] Взаимодействие с документами с помощью DeepSeek и Ollama: локальный чатбот RAG для диалогов с учетом контекста</p><p>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.</p><p><a href="https://habr.com/ru/articles/879438/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank"><span class="invisible">https://</span><span class="">habr.com/ru/articles/879438/</span><span class="invisible"></span></a></p><p><a href="https://zhub.link/tags/deepseek" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>deepseek</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/deepseek_r1" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>deepseek_r1</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/deepseek_ai" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>deepseek_ai</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/rag" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>rag</span></a></p>