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：

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
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

tenders = collection.find()

for tender in tenders:

print(tender)

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

input_data = "这是一个招投标文档的示例内容。"

response = requests.post(

ollama_url,

json={"prompt": input_data, "model": "deepseek-r1:8b"}

)

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)

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。

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。

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。