ollama + deepseek + open-webui 并使用博查联网搜索能力

本地部署多模态大模型,结合Open-WebUI和Dify实现多模态对话、智能体! Ollama是一个开源框架,专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型(LLM)而设计。Open WebUI(前身为Ollama WebUI)是一个专为大型语言模型(LLM)设计的可扩展、功能丰富且用户友好的自托管Web管理工具,旨在为用户提供直观、高效的大模型交互体验。本文主要介绍了如何在本地安装Ollama、Open-WebUI,并介绍了Open-WebUI、Dify结合Ollama的一些玩法,还有更多高阶功能等待你去探索。 阅读详情
AI摘要

本文介绍了如何在本地部署ollama、deepseek和open-webui,并通过博查的联网搜索API实现自然语言搜索。内容包括博查简介、安装博查版open-webui、安装nvm构建前端、启动open-webui-bocha以及配置博查联网搜索。

前言

上一篇文章讲解了本地部署ollama + deepseek + open-webui并开启cuda、cudnn加速,现在讲解下open-webui实现网络搜索。
传送门:保姆级教程 本地部署 deepseek + ollama + open-webui + cuda + cudnn

一、博查简介

市面上有很多web search api厂商,比如brave、exa、bing等,但是基本是国外的,访问慢有些还需要魔法,微软的bing价格贵且订阅需要绑定国际信用卡,所以这里推荐国内的博查。
简介:持自然语言搜索的 Web Search API,从近百亿网页和生态内容源中搜索高质量世界知识,包括新闻、图片、视频、百科、机酒、学术等。
官网:https://bochaai.com/
开放平台:https://open.bochaai.com/
在这里插入图片描述

二、安装博查版open-webui

由于open-webui官方还没集成博查,据说已提交审核,应该快了,集成之后直接用open-webui配置即可。

将源码下载到本地,上一篇已经讲述了如何安装Anaconda,现在一样创建一个 open-webui-bocha 的虚拟环境:

conda create -n open-webui-bocha python=3.11

切换到 open-webui-bocha 环境

activate open-webui-bocha

切换pip镜像源

pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

进入 open-webui-Bocha/backend 目录,安装依赖

pip install -r requirements.txt -U

在 backend 目录新建data文件夹存放数据库
在这里插入图片描述

三、安装nvm并构建前端

因为需要打包前端,所以推荐使用nvm来管理node版本,方便切换使用。

下载完直接安装即可,然后安装node V20.3.0

nvm install 20.3.0

切换到node 20.3.0

nvm use 20.3.0

设置npm镜像源

npm config set registry=https://registry.npmmirror.com

进入 open-webui-Bocha 根目录,安装前端所需的相应依赖和模块

npm install

构建前端环境

npm run build

四、启动open-webui-bocha

进入 open-webui-Bocha/backend 文件夹下执行 start_windows.bat,出现以下内容说明启动成功:
在这里插入图片描述
如出现包含 huggingface 的报错,是由于本机因无法访问huggingface网站而导致无法下载对应的语义向量模型,自己加点魔法~

五、配置博查联网搜索

进入博查开放平台(https://open.bochaai.com/),登录之后获取自己的API key 信息(需要充个10块,没免费额度~)
在这里插入图片描述
设置联网搜索:管理员面板->设置->联网搜索->点开启用联网搜索->选择bocha->输入bochaAPI->保存

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

本地部署多模态大模型,并结合Open-WebUI和Dify实现多模态对话、智能体,保姆级! Ollama是一个开源框架,专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型(LLM)而设计。Open WebUI(前身为Ollama WebUI)是一个专为大型语言模型(LLM)设计的可扩展、功能丰富且用户友好的自托管Web管理工具,旨在为用户提供直观、高效的大模型交互体验。本文主要介绍了如何在本地安装Ollama、Open-WebUI,并介绍了Open-WebUI、Dify结合Ollama的一些玩法,还有更多高阶功能等待你去探索。 阅读详情

相关推荐

Open WebUI的SearXNG网络搜索配置【403报错解决方法】

Open WebUI的SearXNG网络搜索配置【403报错解决方法】

qq_28893209的博客 2万+

保姆级教程:本地部署多模态大模型,携手Open-WebUI与Dify打造智能对话新体验!

Ollama是一个开源框架,专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型(LLM)而设计。Open WebUI(前身为Ollama WebUI)是一个专为大型语言模型(LLM)设计的可扩展、功能丰富且用户友好的自托管Web管理工具,旨在为用户提供直观、高效的大模型交互体验。本文主要介绍了如何在本地安装Ollama、Open-WebUI,并介绍了Open-WebUI、Dify结合Ollama的一些玩法,还有更多高阶功能等待你去探索。

2401_85375151的博客 1万+

Linux服务器部署deepseek使用网站进行问答并开启联网搜索(含网盘资源)

Linux服务器部署deepseek使用网站进行问答并开启联网搜索

weixin_57843813的博客 2057

DeepSeek联网搜索(OpenWebUI+SearXng本地搜索引擎联网搜索)

OpenWebUI使用本地搜索引擎SearXng配置DeepSeek联网搜索。

dongjm的博客,一些Java云计算开发中的技术分享文章。 1万+

2种方法让本地部署的 DeepSeek-r1 具备联网搜索功能。就这么简单!

在中,我分享了如何在本地部署(下载)DeepSeek-R1,这篇文章将如何让本地部署的 DeepSeek R1 具备联网搜索功能。先看效果。在没有说明选择哪部电影下,AI选择了《哪吒2》,思考后给出了影评。效果虽然不如DeepSeek官网大模型,但是一些场景够用了。使用插件,插件支持 Chromium 的浏览器,如 Chrome、Brave 和 Edge,以及 Firefox。使用。这种方法支持配置知识库,接入自定义提示词,功能更丰富,个性化程度高。

1127

在 Windows 11 上部署 Deepseek-R1 1.5B 模型:基于 Ollama 和 Open WebUI 的本地私有化 LLM 实践

——基于 VMware 虚拟机与 Docker 的私有化 LLM 实践宿主机:Windows 11虚拟机:VMware 虚拟化环境(推荐 Ubuntu 22.04 或同类 Linux 发行版)核心工具:Ollama:本地大语言模型管理框架Deepseek-R1 1.5B:轻量级开源模型(模型卡片)Open WebUI:类 ChatGPT 的交互式 Web 界面(GitHub)下载安装包: 访问 Ollama 官网,下载 Windows 版本并安装。启动服务: 安装完成后,通过 Windows 开始菜单 点击

LixxCn的博客 1706

Deepseek本地部署+联网教程:Ollama+OpenWebUI+博查

博查是一个给AI用的世界知识搜索引擎,它可以让你的AI应用连接世界知识,获得干净、准确、高质量的搜索结果。博查AI开放平台提供Web Search API、Semantic Reranker API等搜索服务,让你的AI应用可以通过API接口直接连接互联网,从近百亿网页和生态内容源中搜索高质量世界知识,包括新闻、图片、视频、百科、机酒、学术等。

m0_68233023的博客 6547

windows+ollama+deepseek+openwebui快速实现本地部署Deepseek

如何在你的Windows办公电脑上本地部署Deepseek

但老师 1406

macOS 运行 DeepSeek,还能联网查询!Ollama 和 Open WebUI 搭建教程

DeepSeek 2025年震撼开源!学习如何在 macOS 通过 Ollama 和 Open WebUI 本地部署 DeepSeek-R1 大模型。详解从模型下载到联网搜索配置的全流程,低成本运行蒸馏版AI模型。

Mintimate的优快云博客 1857

使用OpenCV进行3D重建:详细指南

3D重建是计算机视觉领域的一项关键技术,它能够从二维图像中恢复出场景的三维结构。这项技术在机器人视觉、增强现实和3D建模等多个领域都有广泛的应用。在本篇技术博客中,我们将详细介绍如何使用OpenCV这一流行的计算机视觉库来实现3D重建。我们将逐步探讨整个过程,包括相机标定、特征点提取与匹配、立体校正、深度图计算以及最终的三维重建。3D重建是一个复杂的过程,涉及多个步骤和多种算法。OpenCV提供了强大的工具来支持这一过程,从相机标定到特征点提取与匹配,再到立体校正和深度图计算,最后实现三维重建。

weixin_41544125的博客 1317

GradNorm:Gradient Normalization for Adaptive Loss Balancing in Deep Multitask Networks,梯度归一化

文章目录引言gradnorm   gradnorm论文地址:https://arxiv.org/abs/1711.02257   gradnorm是一种优化方法,在多任务学习(Multi-Task Learning)中,解决 1. 不同任务loss梯度的量级(magnitude)不同,造成有的task在梯度反向传播中占主导地位,模型过分学习该任务而忽视其它任务;2. 不同任务收敛速度不一致;这两个...

Leon_winter的博客 2万+

大模型本地化部署(Ollama + Open-WebUI)

Ollama实现大模型本地化部署,Open-WebUI实现图形化界面,SearXNG实现联网查询

qq_43557686的博客 1万+

UE5摄像机抖动全攻略:从Perlin噪点到Sequence实战(附参数调优技巧)

本文深入解析UE5摄像机抖动技术,从Perlin噪点算法到CameraShakeBase蓝图应用,再到Sequence高级控制,提供全面的参数调优技巧。涵盖战斗、爆炸等场景的预设参数,帮助开发者实现专业级抖动效果,提升游戏沉浸感。

weixin_30300225的博客 97

【AI】Deepseek本地部署探索,尝试联网搜索

本地部署deepseek-r1蒸馏模型,并接入联网功能

qq_19915249的博客 1万+

Vivado新手必看:5分钟搞定FPGA程序固化到Flash(附MCS文件生成全流程)

本文为FPGA新手详细解析了如何将程序固化到Flash存储器的完整流程。核心在于理解SRAM工艺FPGA断电易失的特性,并利用Vivado工具将比特流文件转换为Flash可识别的MCS文件。文章重点拆解了生成MCS文件的关键配置步骤、硬件连接要点,以及通过JTAG烧写Flash的实战操作,并提供了常见启动失败问题的排查清单,帮助开发者实现设计从调试到产品部署的关键跨越。

weixin_29230901的博客 355

对比实验系列:Efficientdet环境配置及训练个人数据集

可以通过下方链接下载Efficientdet源码。

Yayisheng的博客 4586

保姆级教程 本地部署 deepseek + ollama + open-webui + cuda + cudnn

本地部署deepseek-r1,基于ollama + webui,并开启cuda + cudnn 加速运算,我电脑显卡是3060 12G,没显卡的可以跳过cuda + cudnn的安装。

我hate吃西红柿 2352

基于深度学习YOLOv10的人脸表情识别系统(附完整资源+PySide6界面+训练代码)

本文介绍了如何基于YOLOv10实现一个人脸表情识别系统。我们从数据集准备、模型训练到PySide6界面实现进行了详细的讲解。通过该系统,用户可以实时检测和分类人脸表情,为情感分析、智能交互等应用场景提供支持。

YOLO 1053

【史上最全的保姆级教程】使用 Ollama+DeepSeek+Open-WebUI 可视化部署

本文详细记录了如何安装、启动、使用 Open-WebUI 框架。

作者正在煮茶中... 1537

R语言中如何获取前向选择(forward selection)选出的变量

前向选择是一种常用的特征选择方法,可以在给定一个预测模型的情况下,逐步添加变量来确定最佳的预测模型。在R语言中,可以使用适当的函数和库来执行前向选择,并获取选出的变量。以下是一个详细的步骤,展示了如何使用R语言执行前向选择并获得选出的变量。通过按照上述步骤,你可以使用R语言执行前向选择,并获取选出的变量。记住,前向选择是一种特征选择方法,可以根据不同的评估指标选择最佳的预测模型。接下来,准备用于前向选择的数据。使用"summary"函数查看前向选择的摘要,并使用"which"函数获取被选中的变量。

WangWEel的博客 924

基于STM32L4XX、HAL库的AD7124-8BCPZ模数转换器ADC驱动程序设计

/ 公式: Voltage = (adc_value / (2^23 - 1)) * Vref。// 模式控制位[7:5]=000 (连续转换模式)// 3.2 配置通道0,使其使用AIN0(+)和AIN1(-),并关联到配置0和滤波器0。= 0x14) { // AD7124-8的ID是0x14。// 双极性操作,缓冲AINP/AINN。

zhusl6688的博客 377

Ollama本地部署DeepSeek(Mac)

Ollama本地部署DeepSeek(Mac)

能源星球的博客 3121

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大

Open WebUI 本地部署支持 RAG(检索增强生成)、联网搜索、多模态模型、MCP 工具调用

在本地服务器(如 Ubuntu)上搭建支持 RAG(检索增强生成)、联网搜索、多模态模型、MCP 工具调用的私有 AI 助手平台。配置增强:Open WebUI + Ollama + SearXNG + MCPo。

a1374469523的博客 1988

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

deepseek在ubuntu本地部署(docker+ollama+open-webui)

在ubuntu上使用docker+ollama+open-webui部署本地大模型(deepseek-r1)

xiaoyami的博客 1662

锂电池充电器电路设计 里面有电路

锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。

DeepSeek本地ollama部署+Open-webui可视化界面+Searxng联网功能+ComfyUI本地绘图

下载客户端,并安装。控制台输入,显示版本号表示安装成功ollama -v根据电脑配置下载对应版本的模型。

sinat_36388974的博客 1715

MacOS本地部署Deepseek,不联网也可以使用AI,保护隐私

苹果笔记本本地部署deepseek主要用到Ollama与open-webui。

weixin_44336445的博客 1万+
上一篇: 保姆级教程 本地部署 deepseek + ollama + open-webui + cuda + cudnn
下一篇: deepseek 搭建本地私有化知识库(windows 基于LangChain-Chatchat + ollama + bge-m3)
AlanLai、
博客等级 码龄11年 255粉丝 19原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值