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
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运行环境要求:
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- .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
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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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