如何在本地部署DeepSeek大模型实现联网增强的AI应用

2025-02-04 10:28:46 作者：可乐_加冰

本文介绍了如何使用Microsoft SemanticKernel框架结合DeepSeek本地模型和自定义搜索技能,构建一个具备联网增强能力的智能应用,文章还提供了一个应用场景示例,说明如何在本地部署DeepSeek大模型并实现联网增强的AI应用,感兴趣的朋友一起看看吧

1|1一、前言

在本地部署大语言模型（LLM）并赋予其联网能力，是当前AI应用开发的重要方向。本文将基于Microsoft Semantic Kernel框架，结合DeepSeek本地模型和自定义搜索技能，展示如何构建一个具备联网增强能力的智能应用。

1|2二、环境准备

运行环境要求：
- .NET 6+ 运行环境
- 本地运行的Ollama服务（版本需支持DeepSeek模型）
- 可访问的搜索引擎API端点
核心NuGet包：
Microsoft.SemanticKernel
Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Ollama

1|3三、实现原理

1. 架构设计

[用户输入] → [搜索模块] → [结果预处理] → [LLM整合] → [最终响应]

2. 核心组件

Ollama服务：托管DeepSeek模型的本地推理
Semantic Kernel：AI服务编排框架
自定义SearchSkill：联网搜索能力封装

1|4四、代码实现解析

1. Ollama服务集成

var endpoint = new Uri("http://你的ollama地址:11434");
var modelId = "deepseek-r1:14b";
var builder = Kernel.CreateBuilder();
builder.AddOllamaChatCompletion(modelId, endpoint);

2. 搜索技能实现

public class SearchSkill
{
    // 执行搜索并处理结果
    public async Task<List<SearchResult>> SearchAsync(string query)
    {
        // 构建请求参数
        var parameters = new Dictionary<string, string> {
            { "q", query },
            { "format", "json" },
            // ...其他参数
        };
        // 处理响应并解析
        var jsonResponse = await response.Content.ReadAsStringAsync();
        return ProcessResults(jsonResponse);
    }
}

3. 主流程编排

// 初始化服务
var kernel = builder.Build();
var chatService = kernel.GetRequiredService<IChatCompletionService>();
var searchService = kernel.GetRequiredService<SearchSkill>();
// 执行搜索
List<SearchResult> result = await searchService.SearchAsync(query);
// 构建提示词
var chatHistory = new ChatHistory();
chatHistory.AddSystemMessage($"找到{result.Count}条结果：");
// ...添加搜索结果
// 获取模型响应
await foreach (var item in chatService.GetStreamingChatMessageContentsAsync(chatHistory))
{
    Console.Write(item.Content);
}

1|5五、功能特性

混合智能架构
- 本地模型保障数据隐私
- 联网搜索扩展知识边界
- 流式响应提升交互体验
搜索增强功能
结果相关性排序

var sortedResults = results.OrderByDescending(r => r.Score);

域名过滤机制
安全搜索支持

private List<Result> FilterResults(...)

1|6六、应用场景示例

以Vue-Pure-Admin模板开发为例：

用户输入：基于vue-pure-admin做一个表格页面

系统响应：

1. 搜索官方文档相关内容

2. 整合最佳实践代码示例

3. 给出分步实现建议

1|7七、总结

通过本文的实现方案，开发者可以：

在本地安全地运行DeepSeek大模型
灵活扩展模型的实时信息获取能力
构建企业级AI应用解决方案

完整项目代码已托管至GitHub（示例地址），欢迎开发者参考和贡献。这种本地+联网的混合架构，为构建安全可靠的智能应用提供了新的可能性。
https://github.com/zt199510/deepseeksk

到此这篇关于在本地部署DeepSeek大模型实现联网增强的AI应用的文章就介绍到这了,更多相关在本地部署DeepSeek大模型实现联网增强的AI应用内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！