新年开篇:在本地部署DeepSeek大模型实现联网增强的AI应用

1|0在本地部署DeepSeek大模型实现联网增强的AI应用

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

  1. 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
  2. 核心NuGet包:

    Microsoft.SemanticKernel Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Ollama

1|3三、实现原理

1|01. 架构设计

[用户输入][搜索模块][结果预处理][LLM整合][最终响应]

1|02. 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|01. 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);

1|02. 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); } }

1|03. 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

  1. 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
  2. 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
    private List<Result> FilterResults(...)
    • 安全搜索支持

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:

  1. 在本地安全地运行DeepSeek大模型
  2. 灵活扩展模型的实时信息获取能力
  3. 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


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本文作者可乐加冰
本文链接https://www.cnblogs.com/zt199510/p/18694574.html
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