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标题: 新年开篇:在当地部署DeepSeek大模子实现联网增强的AI应用 [打印本页]

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作者: 铁佛    时间: 2025-2-12 14:39
标题: 新年开篇:在当地部署DeepSeek大模子实现联网增强的AI应用
在当地部署DeepSeek大模子实现联网增强的AI应用

一、前言

在当地部署大语言模子（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当地模子和自定义搜索技能，展示怎样构建一个具备联网增强能力的智能应用。
二、情况准备

• 运行情况要求：
  
  
  
  • .NET 6+ 运行情况
    
  • 当地运行的Ollama服务（版本需支持DeepSeek模子）
    
  • 可访问的搜索引擎API端点
    
  
  
• 核心NuGet包：
  1. Microsoft.SemanticKernel
  2. Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Ollama

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三、实现原理

1. 架构设计

1. [用户输入] → [搜索模块] → [结果预处理] → [LLM整合] → [最终响应]

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2. 核心组件

• Ollama服务：托管DeepSeek模子的当地推理
  
• 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

1. var endpoint = new Uri("http://你的ollama地址:11434");
2. var modelId = "deepseek-r1:14b";
4. var builder = Kernel.CreateBuilder();
5. builder.AddOllamaChatCompletion(modelId, endpoint);

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2. 搜索技能实现

1. public class SearchSkill
2. {
3.     // 执行搜索并处理结果
4.     public async Task<List<SearchResult>> SearchAsync(string query)
5.     {
6.         // 构建请求参数
7.         var parameters = new Dictionary<string, string> {
8.             { "q", query },
9.             { "format", "json" },
10.             // ...其他参数
11.         };
12.         
13.         // 处理响应并解析
14.         var jsonResponse = await response.Content.ReadAsStringAsync();
15.         return ProcessResults(jsonResponse);
16.     }
17. }

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3. 主流程编排

1. // 初始化服务
2. var kernel = builder.Build();
3. var chatService = kernel.GetRequiredService<IChatCompletionService>();
4. var searchService = kernel.GetRequiredService<SearchSkill>();
6. // 执行搜索
7. List<SearchResult> result = await searchService.SearchAsync(query);
9. // 构建提示词
10. var chatHistory = new ChatHistory();
11. chatHistory.AddSystemMessage($"找到{result.Count}条结果：");
12. // ...添加搜索结果
14. // 获取模型响应
15. await foreach (var item in chatService.GetStreamingChatMessageContentsAsync(chatHistory))
16. {
17.     Console.Write(item.Content);
18. }

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五、功能特性

• 混淆智能架构
  
  
  
  • 当地模子保障数据隐私
    
  • 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
  
  
  
  • 结果相干性排序
    
  1. var sortedResults = results.OrderByDescending(r => r.Score);

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  • 域名过滤机制
    
  1. private List<Result> FilterResults(...)

  复制代码
  
  
  • 安全搜索支持
    
  
  

六、应用场景示例

以Vue-Pure-Admin模板开发为例：

1. 用户输入：基于vue-pure-admin做一个表格页面
3. 系统响应：
4. 1. 搜索官方文档相关内容
5. 2. 整合最佳实践代码示例
6. 3. 给出分步实现建议

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七、总结

通过本文的实现方案，开发者可以：

• 在当地安全地运行DeepSeek大模子
  
• 灵活扩展模子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（示例地点），欢迎开发者参考和贡献。这种当地+联网的混淆架构，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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