主要观点：探索 LLM 中的推理世界，利用 DeepSeek 工具为机器学习系统添加解释或推理方面，使终端用户更有信心和信任；默认机器学习模型是黑箱，需添加解释，通过构建自定义嵌入和嵌入函数等步骤来实现；分享在测试数据集不同场景下的结果，包括答案不匹配、匹配等情况，以及 DeepSeek 模型的推理过程；结论强调推理的力量能让我们了解模型功能、优缺点，提升对系统的理解和改进。

关键信息：

• 利用 langchain 和 langchain_chroma 等库进行文本嵌入和创建向量数据存储。
• 定义函数创建语义相似性选择器，生成新闻文章的嵌入。
• 调用 DeepSeek REST 端点并传递相关信息进行推理，解释模型结果。
• 分享不同场景下模型和实际答案的对比及 DeepSeek 的推理过程。

重要细节：

• 数据集为新闻文章数据集，可从 Kaggle 下载，使用short_description进行向量嵌入和分配标签，无需预处理。
• 自定义嵌入函数MyEmbeddings可查询本地或远程实例的模型嵌入，需添加安全机制。
• 在不同场景的推理中，如答案不匹配时，分析模型可能的考虑因素；答案匹配时，解释与新闻室等媒体相关的联系。