在本地部署DeepSeek大模型实现联网增强的AI应用

AI大模型_学习君

已于 2025-02-24 15:00:12 修改

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文章标签：人工智能 microsoft Langflow AI大模型 AI应用大模型应用 deepseek

于 2025-02-24 15:00:00 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/python12345678_/article/details/145829141

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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。

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

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

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);}

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

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

private List<Result> FilterResults(...)

- 安全搜索支持
- 域名过滤机制
- 结果相关性排序

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

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

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