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更新时间：2026-03-06 GMT+08:00
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基于DeepSeek API和RAGFlow快速构建AI助理

RAGFlow是一款基于深度文档理解构建的开源RAG引擎，专为处理复杂数据结构与生成高质量问答而设计。该引擎结合了先进的检索技术和大型语言模型（LLM），支持多种数据格式（例如PDF、Word、Excel、图片等）的深度解析和知识提取。通过多路召回、融合重排序和可视化文本切片等功能，RAGFlow提供了精准、可解释且高效的信息处理能力，适用于从个人知识库到企业级智能客服的多元化应用场景。

MaaS服务将DeepSeek系列模型部署到平台，基于华为云昇腾云服务的全栈优化适配，可获得持平全球高端GPU部署模型的效果，提供稳定的生产级服务能力，满足业务商用部署需求，支持广大开发者在线体验或端外调用。

本文介绍如何使用RAGFlow调用部署在MaaS上的DeepSeek模型，快速构建AI助理。

计费说明

本文支持使用预置服务，或者将预置服务部署为我的服务进行调用。两种方式的计费如下：

  • 使用预置服务：调用预置服务时，将根据实际使用的Tokens数量进行计费。详细信息，请参见推理服务计费项。
  • 将预置服务部署为我的服务：调用我的服务时，会产生计算资源和存储资源的累计值计费。计费详情，请参见计算资源计费项。

约束限制

该功能仅支持“西南-贵阳一”区域。

前提条件

步骤一：下载并安装RAGFlow

您可以通过官方网站或Github下载并安装RAGFlow。

步骤二：MaaS模型API接入准备

获取MaaS DeepSeek模型服务的关键信息，用于后续RAGFlow对接MaaS DeepSeek。

  1. 在MaaS控制台左侧导航栏，选择“模型推理 > 在线推理”。
  2. 在“预置服务”页签，在目标服务右侧的“操作”列，单击“开通服务”。
  3. 在开通预置模型服务对话框，按需勾选预置服务，勾选“我已阅读并同意上述说明，及《MaaS 服务声明》”，单击“一键开通”。

    勾选目标预置服务后，会自动开通该服务下的所有模型版本。

  4. 在已开通的预置服务右侧，单击“操作”列下的“调用说明”，选择版本。
  5. 在“调用说明”页面，单击“创建 API Key”，配置相关参数，单击“确定”。
    API Key用于接口的鉴权认证，最多可创建30个密钥。API Key的标签在创建完成后，不支持修改。每个密钥仅在创建时显示一次，请确保妥善保存。如果密钥丢失，无法找回，需要重新创建API Key以获取新的访问密钥。关于API Key参数说明，请参见创建API Key。
    图1 创建API Key
  6. 在“您的API Key”对话框，复制密钥并保存至安全位置。保存完毕后，单击“我已保存，确认关闭”。

    单击“我已保存，确认关闭”后将无法再次查看密钥。

  7. 在“调用说明”页面，查看调用该服务需要的API地址和模型名称信息，在后续配置中使用。

部署模型服务

  1. 在MaaS控制台左侧导航栏，选择“模型推理 > 在线推理”。
  2. 在“在线推理”页面，单击“我的服务”页签，在右上角单击“部署模型服务”，创建模型部署服务。具体操作，请参见部署模型服务。
  3. 在“状态”为“运行中”的模型服务右侧，单击操作列下的“更多 > 调用说明”。
  4. 在“调用说明”页面，单击“创建 API Key”，配置相关参数，单击“确定”。
    API Key用于接口的鉴权认证，最多可创建30个密钥。API Key的标签在创建完成后，不支持修改。每个密钥仅在创建时显示一次，请确保妥善保存。如果密钥丢失，无法找回，需要重新创建API Key以获取新的访问密钥。关于API Key参数说明，请参见创建API Key。
    图2 创建API Key
  5. 在“您的API Key”对话框，复制密钥并保存至安全位置。保存完毕后，单击“我已保存，确认关闭”。

    单击“我已保存，确认关闭”后将无法再次查看密钥。

  6. 在“调用说明”页面，查看调用该服务需要的API地址和模型名称信息，在后续配置中使用。

步骤三：在RAGFlow中新增模型供应商

  1. 在RAGFlow平台右上角，单击用户头像，选择“模型提供商”，在“OpenAI-API-Compatible”卡片中单击“添加模型”。
    图3 新增模型供应商
  2. 在“添加 LLM”对话框，配置相关信息，然后单击“确定”。
    表1 添加LLM参数说明

    参数

    说明

    模型类型

    选择“chat”。

    模型名称

    步骤二获取的模型名称。

    基础 Url

    步骤二获取的基础API地址，需要去掉地址尾部的“/chat/completions”后填入。

    API-Key

    步骤二创建的API Key。

    最大token数

    即最大输出长度，您可以在“模型广场 > 模型详情”页面进行查看。具体操作，请参见在模型广场查看预置模型。

    例如，最大输出长度为32K，K代表1024，32K=32*1024=32768，最大token数为32768。

    图4 最大输出长度
  3. 修改系统模型设置。
    在“模型供应商”页面右上角，单击“系统模型设置”，将“聊天模型”设置为已配置的MaaS模型。嵌入和Rerank模型可使用系统预置。
    图5 修改系统模型设置

步骤四：在RAGFlow中使用接入的MaaS API进行知识库问答

  1. 创建知识库。
    1. 在RAGFlow顶部导航栏，单击“知识库”，在右上角单击“创建知识库”，输入名称，单击“确定”。
      图6 创建知识库
    2. 在知识库左侧导航栏，单击“配置”，按需配置文档解析、文档切分等规则。
      图7 配置知识库
  2. 上传文档。
    1. 在知识库左侧导航栏，单击“数据集”，在右侧单击“新增文件 > 本地文件”，上传需要进行问答的知识文档，单击“确定”。

    2. 上传完成后，在数据集列表中，单击目标数据集右侧的运行按钮。
      图8 运行数据集
  3. 创建助理。
    1. 在RAGFlow顶部导航栏，单击“聊天”。
    2. 在“聊天”页面，单击“新建助理”，在“聊天配置”对话框，自定义助理姓名，选择已创建的知识库，然后单击“确定”。
      图9 配置助理信息
  4. 在“聊天”页面，选择已创建的AI助理，单击图标，进行文档问答。

    模型会基于已上传知识库中的内容进行问题答复。

    图10 文档问答示例

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