deepseek本地维护的bge-m3，如何在接口调用时指定对应知识库

Question

调用接口时，怎么指定本地知识库

已经通过ollama完成本地化的deepseek搭建，并通过CS完成了知识库的调试，现在需要用接口调用，如何调用时指定本地知识库？

{
    "model": "deepseek-r1:7b",
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "你是一名互联网医院的工作人员，请回答关于医院就诊的相关问题"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "健康产品"
        }
    ],
    "stream": false
}

Answer 1

阿里嘎多学长整理AIGC生成，因移动端显示问题导致当前答案未能完全显示，请使用PC端查看更加详细的解答过程

解决方案

在使用 deepseek 的 BGE-M3 模型时，需要在接口调用时指定对应的知识库。根据 deepseek 的文档，需要在请求体中添加一个 knowledge_base 参数，并将其设置为要使用的知识库的名称。

例如，在使用 C# 语言时，可以使用以下代码：

using DeepSeek;

// 创建一个BGE-M3模型实例
var model = new Bgem3Model();

// 设置知识库名称
var knowledgeBase = "my_local_knowledge_base";

// 创建一个请求体
var request = new Request()
{
    Model = model,
    KnowledgeBase = knowledgeBase,
    // 其他请求参数
};

// 发送请求
var response = await client.PostAsync("https://api.deepseek.com/v1/endpoint", request);

在上面的代码中，我们创建了一个 Bgem3Model 实例，并设置了知识库名称为 my_local_knowledge_base。然后，我们创建了一个请求体，并将知识库名称添加到请求体中。最后，我们发送请求到 DeepSeek 的 API endpoint。

在使用 Python 语言时，可以使用以下代码：

import requests

# 创建一个BGE-M3模型实例
model = Bgem3Model()

# 设置知识库名称
knowledge_base = "my_local_knowledge_base"

# 创建一个请求体
request = {
    "model": model,
    "knowledge_base": knowledge_base,
    # 其他请求参数
}

# 发送请求
response = requests.post("https://api.deepseek.com/v1/endpoint", json=request)

在上面的代码中，我们创建了一个 Bgem3Model 实例，并设置了知识库名称为 my_local_knowledge_base。然后，我们创建了一个请求体，并将知识库名称添加到请求体中。最后，我们发送请求到 DeepSeek 的 API endpoint。

请注意，在实际使用时，需要根据 DeepSeek 的文档和您的具体需求来设置知识库名称和其他请求参数。