Python调取本地MongoDB招投标数据库，并结合Ollama部署的DeepSeek-R1-8B模型来制作招投标垂直领域模型

根据你的需求，以下是使用Python调取本地MongoDB招投标数据库，并结合Ollama部署的DeepSeek-R1-8B模型来制作招投标垂直领域模型的步骤：

1. 安装PyMongo
   首先，确保你已经安装了PyMongo库，用于Python与MongoDB的交互。如果未安装，可以通过以下命令安装：
   bash复制
   pip install pymongo
2. 连接本地MongoDB数据库
   使用PyMongo连接本地MongoDB数据库，并读取招投标数据。以下是一个示例代码：
   Python复制
   import pymongo

连接到本地MongoDB数据库

client = pymongo.MongoClient(“mongodb://localhost:27017/”)
db = client[“tenderdb”] # 替换为你的数据库名称
collection = db[“tenders”] # 替换为你的集合名称

查询招投标数据

tenders = collection.find()
for tender in tenders:
print(tender)
3. 调用DeepSeek-R1-8B模型
通过Ollama部署的DeepSeek-R1-8B模型，可以使用HTTP请求调用模型接口。以下是一个示例代码，展示如何将招投标数据输入到模型中并获取生成结果：
Python复制
import requests

定义Ollama模型的API接口

ollama_url = “http://localhost:11434/api/generate”

准备输入数据（从MongoDB中获取的招投标数据）

input_data = “这是一个招投标文档的示例内容。”

调用DeepSeek-R1-8B模型

response = requests.post(
ollama_url,
json={“prompt”: input_data, “model”: “deepseek-r1:8b”}
)

获取生成结果

if response.status_code == 200:
result = response.json()
print(“生成结果：”, result[“response”])
else:
print(“调用模型失败，状态码：”, response.status_code)
4. 数据预处理与模型微调
为了更好地适配招投标领域，可以对数据进行预处理，并对模型进行微调：
数据预处理：清洗和标注招投标数据，提取关键信息如项目编号、代理机构、采购方式等。
模型微调：使用LoRA（Low-Rank Adaptation）技术对DeepSeek-R1-8B模型进行微调，使其更好地适应招投标领域的文本。
5. 构建垂直领域模型
将预处理后的数据输入到微调后的DeepSeek-R1-8B模型中，生成针对招投标领域的专业文本。例如，可以生成招标文书的技术方案、商务条款等内容。
6. 部署与应用
将训练好的模型部署到实际应用场景中，如企业的招投标管理系统。可以通过Web界面或API接口调用模型，实现招投标文档的自动生成和优化。
通过以上步骤，你可以利用Python调取本地MongoDB招投标数据库，并结合DeepSeek-R1-8B模型，构建一个针对招投标领域的垂直领域模型。