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:
- Microsoft.SemanticKernel
- Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Ollama
复制代码 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]
复制代码 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
- var endpoint = new Uri("http://你的ollama地址:11434");
- var modelId = "deepseek-r1:14b";
- var builder = Kernel.CreateBuilder();
- builder.AddOllamaChatCompletion(modelId, endpoint);
复制代码 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);
- }
- }
复制代码 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);
- }
复制代码 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
- var sortedResults = results.OrderByDescending(r => r.Score);
复制代码- private List<Result> FilterResults(...)
复制代码
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
复制代码 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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