在本地部署DeepSeek大模型实现联网增强的AI应用

原创最新推荐文章于 2026-05-24 22:26:15 发布 4.3k 阅读 AI写同款

Llama-Turbo

9901粉丝2022篇原创

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浅尝semantic kernel 浅尝基本就是这样啦，后续的工作就是一些优化方面的了，可以发挥无限的想象力去给我们的线上系统插上翅膀了，我感觉这就是本地化的“小爱同学”，比如以前审查资料，需要人一个个的去找，去查用户提交的信息，有了AI加持之后，我们可以像使唤家里的“小爱同学”一样，让它帮我们去完成这类重复性的工作。比如给他一个命令“帮我把今天考试所有考90分的同学导出来”，或者更复杂一点，“帮我把今天考试所有得90分的同学导出来，并给他们发送邮件”等等。阅读详情

AI摘要

本文介绍如何在本地部署DeepSeek大模型，并通过Microsoft Semantic Kernel框架集成联网搜索功能，构建具备联网增强能力的智能应用。详细说明了环境准备、实现原理、代码实现解析、功能特性及应用场景示例，并提供了完整项目代码的GitHub地址。

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

程序员为什么要学大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

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二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望