【演示】deepseek-v4-flash-vision 开发的无向量数据库-直接视觉理解-简单高效RAG效果

最近在社区发布了3个基于deepseek-v4-flash-vision 视觉deepseek理解 的开源skill项目：

本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容：

我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是
我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是
我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是
我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是
以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是

以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出
上次在lin…

本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容：

我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是
我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是
我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是
我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是
以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是

以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出
上次在lin…

本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容：

我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是
我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是
我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是
我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是
以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是

以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出

deeps…

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：

几百页的图文图书，让deepseek先理解，然后索引好知识和数据：



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 ?

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

rag 二轮车的拼搭

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