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

联网搜索配置

戳我访问OpenWebUI文档

一、SearXng本地搜索引擎(推荐,Docker本地部署搜索引擎)

1、创建配置文件

创建目录searxng/searxng

mkdir -p /searxng/searxng
cd /searxng/searxng
1)新建文件 settings.yml 文件。

戳我访问默认的 settings.yml

根据你的需求主要改动如下:

  1. 特别注意必须修改 formats 字段,在 formats 字段下,一定要添加 json 格式,否则Open WebUI会出现 403 报错无法使用网页搜索。
  2. 可在 engines 字段里禁用在国内不稳定访问的搜索引擎。
  3. 如果部署了 redis ,修改 redis:url 、server 内容。
# see https://docs.searxng.org/admin/settings/settings.html#settings-use-default-settings
use_default_settings:true

general:
  debug:true

engines:
# 启用默认禁用的引擎
  - name: 360search
    engine: 360search
    disabled: false
  - name: sogou
    engine: sogou
    disabled: false
  - name: bing
    disabled: false
  - name: bilibili
    engine: bilibili
    shortcut: bil
    disabled: false
  # 禁用默认启用的引擎
  - name: archlinuxwiki
    engine: archlinux
    disabled: true
  - name: duckduckgo
    engine: duckduckgo
    distabled: true
  - name: github
    engine: github
    shortcut: gh
    disabled: true
  - name: wikipedia
    engine: wikipedia
    disabled: true
server:
# base_url is defined in the SEARXNG_BASE_URL environment variable, see .env and docker-compose.yml
  secret_key: "key"
  limiter: false
  image_proxy: true
search:
  formats:
    - html
    - json
ui:
  static_use_hash: true
redis:
  url: redis://localhost:6380/0

2)新建 limiter.toml 文件
# See https://github.com/searxng/searxng/blob/master/searx/limiter.toml

[botdetection.ip_limit]
# activate link_token method in the ip_limit method
link_token = false
3)docker 安装和运行 SearXNG

此处省略安装docker的步骤,大家可以上网搜搜。后续更新。

挂载目录,创建 docker-compose.yml

cd ..
vi docker-compose.yml

docker-compose.yml 的主要配置说明如下:

  1. 重要:image 可使用代理,注意文件中声明要修改的部分。
  2. 可选:如果你是用docker跑的OpenWebUInetworks 指定docker网络名称(与 open-webui 保持一致)。

查看容器所属网络命令:

docker inspect -f '{{range $net, $settings := .NetworkSettings.Networks}}{{$net}} {{end}}' 容器名称/id
  1. 可选:port 外部端口映射。

docker-compose.yml文件内容:

# docker-compose.yml
version: '3'
services:
  redis:
    container_name: searxng-redis
    image: hub.mirrorify.net/valkey/valkey:8-alpine
    command: valkey-server --save 30 1 --loglevel warning
    restart: unless-stopped
    networks:
      - myself  # 修改网络名
    volumes:
      - valkey-data2:/data
    cap_drop:
      - ALL
    cap_add:
      - SETGID
      - SETUID
    logging:
      driver: "json-file"
      options:
        max-size: "1m"
        max-file: "1"

  searxng:
    container_name: searxng
    image: hub.mirrorify.net/searxng/searxng:latest
    restart: unless-stopped
    networks:
      - myself  # 修改网络名为OpenWebUI同样的网络
    ports:
      - 8081:8080
    volumes:
      - ./searxng:/etc/searxng:rw
    environment:
      - SEARXNG_BASE_URL=http://localhost:8081/ # 可修改URL为服务器地址
      - SEARXNG_REDIS_URL=redis://searxng-redis:6379  # 注意:此处无需修改,容器名在同一个网络内可解析
      - UWSGI_WORKERS=${SEARXNG_UWSGI_WORKERS:-4}
      - UWSGI_THREADS=${SEARXNG_UWSGI_THREADS:-4}
    logging:
      driver: "json-file"
      options:
        max-size: "1m"
        max-file: "1"

# 修改网络定义部分
networks:
 myself:
    name: myself  # 强制网络名称为 myself(无前缀)
    driver: bridge

volumes:
  valkey-data2:

执行如下命令拉取镜像并启动:
如果docker-compose … 报错的话,改成docker compose再试试,删去了中间的横杠。

sudo docker-compose down
sudo docker-compose up -d

在浏览器中访问 http://服务器ip地址:8081,将看到 SearXNG 的界面。

在这里插入图片描述

4)OpenWebUI 配置 SearXNG
  1. 设置 语义向量模型

操作路径:左下角个人图像 - 设置 - 管理员设置 - 文档。主要修改配置内容:

  • 语义向量模型引擎设置为 Ollama
  • 语义向量模型设置为 bge-m3:latest
  • 开启 混合搜索
  • 重排模型 设置为 deepseek-r1

在这里插入图片描述

2. 设置 搜索引擎

操作路径:左下角个人图像 - 设置 - 管理员设置 - 联网搜索。主要修改配置内容:

  • 开启启用联网搜索
  • 设置 searxng搜索引擎为:http://服务器地址:8081/search?language=auto&time_range=&safesearch=0&categories=general

然后开始使用!

在这里插入图片描述

二、Google PSE(不想部署且能连外网,推荐)

首先戳我访问Google的可编程搜索引擎,点击添加按钮。

填好相关内容

在这里插入图片描述

点击自定义

在这里插入图片描述

复制你的 搜索引擎ID

在这里插入图片描述

然后去获取服务API密钥,戳我获取服务的API密钥

在这里插入图片描述

创建一个project,名称任意。

在这里插入图片描述

复制你的 API密钥

在这里插入图片描述

填入你的 搜索引擎IDAPI密钥,保存。

在这里插入图片描述

选择联网搜索

在这里插入图片描述

三、DuckDuckGo(不推荐)

使用DuckDuckGo API进行Open WebUI内置的Web搜索不需要任何设置!DuckDuckGo在Open WebUI中开箱即用。

但是速度很慢,不太好用。

在这里插入图片描述

### 使用 DeepSeek 知识库与联网搜索实现图像识别 #### 访问DeepSeek平台并启动图像识别服务 为了利用DeepSeek的知识库和联网搜索功能来执行图像识别任务,需先登录至DeepSeek官方网站[^1]。通过网页端或移动应用程序进入后,确保已成功完成账号绑定操作以便享受全部特性。 #### 准备待分析图片文件 准备一张想要进行识别的图片,并将其保存于本地计算机易于访问的位置。支持多种常见格式如JPEG, PNG等。 #### 发起图像识别请求 在DeepSeek平台上找到对应的功能模块或者输入框,在这里可以上传之前准备好的图片文件。通常情况下会有明确提示指导用户如何加载图片以及设置参数选项。 对于更复杂的场景定制化需求,可以通过API接口调用来集成DeepSeek的服务: ```python import requests url = "https://api.deepseek.com/vision/recognize" headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN"} files = {'image': open('path_to_your_image.jpg', 'rb')} response = requests.post(url, headers=headers, files=files) print(response.json()) ``` 此段代码展示了怎样借助Python脚本向DeepSeek发送POST请求以获得关于给定图片的信息反馈。需要注意的是实际应用时应替换`YOUR_ACCESS_TOKEN`为有效的认证令牌,并指定正确的图片路径。 #### 获取并解释结果 提交之后,系统会返回结构化的JSON对象描述所检测到的内容及其置信度分数等细节信息。这些数据可以帮助理解图片中的物体类别、位置以及其他特征属性。 由于DeepSeek致力于解决时间黑洞等问题,其响应速度较快,能够迅速给出精确的结果,从而提高工作效率。
评论 5
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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