【演示】deepseek-v4-flash-vision 开发的无向量数据库直接视觉

佬友评论说，怀疑和有问题。所以我完整测试一次看看行不行：

1 我先找一本扫描版的lego图书，这种其实一般都很难用常规方法进行rag，最难搞的进行测试：

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几百页的图文图书，让deepseek先理解，然后索引好知识和数据：

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以上就是形成了 索引数据的目录树， rag以后直接查询这个目录索引就能够大概粗查，然后视觉细看页面，最后深度思考和反复验证，给你答案！
关键就是deepseek视觉理解 又快又便宜又有深度！

2， RAG 的全称是 「Retrieval-Augmented Generation」,翻译过来就是：检索增强生成。

第一步已经完成了 理解和索引，现在测试 RAG:

deepseek-v4-flash-vision-rag skill 已经对 test2 进行了索引，请你检查 有没有看到，情况怎样 ?

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请你整理一个 这本书的 目录索引给我， 让我方便的知道 内容和页码地点，方便查询

跑车的搭建方法

各种各样问题，随便问！ 关键就是，这里完全不需要过去那些rag复杂流程和工具，不需要向量数据库，什么都不需要，你只需要一个deepseek key就可以了，而且效果比以前那些好的多。

开源不容易，感谢佬提意见