主要观点：在之前文章基础上，利用Ollama和DeepSeek-R1结合SingleStore处理互联网PDF文档，以识别区块链投资机会，介绍相关代码配置及操作步骤，包括文档加载、分割、生成向量嵌入、相似性搜索等，最后指出输出存在的不准确之处及总结整体内容。
关键信息：

• 文章基于之前探索，利用Ollama和DeepSeek-R1处理PDF文档，相关代码配置及操作，如配置模型、下载文档、分割文档等。
• 使用LangChain存储向量嵌入和文档，进行相似性搜索并输入DeepSeek-R1生成输出。
• 输出存在不准确，如对相关公司的错误描述等。
  重要细节：
• 笔记本文件在GitHub。
• 配置模型为llm = "deepseek-r1:1.5b"并拉取模型。
• 下载的PDF包含北爱尔兰FinTech投资机会信息。
• 文档分割为23页，使用SingleStoreDB.from_documents存储向量嵌入和文档。
• 相似性搜索使用docsearch.similarity_search(prompt)，输入DeepSeek-R1使用ollama.generate。
• 输出不准确之处包括对公司的错误描述及Rakuten角色不明等。
  总结：利用本地RAG设置中的DeepSeek-R1，完成文档处理等操作，虽输出有误，但为开发者提供实验和构建本地AI应用的灵活性，总结中强调了关键公司的相关业务及投资考虑因素。