新年开篇:在本地部署DeepSeek大模型实现联网增强的AI应用

在本地部署DeepSeek大模型实现联网增强的AI应用

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

1. 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

2. 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://abc.ztgametv.cn: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

1. 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

2. 搜索增强功能

   • 结果相关性排序

   var sortedResults = results.OrderByDescending(r => r.Score);

   • 域名过滤机制

   private List<Result> FilterResults(...)

   • 安全搜索支持

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、优化建议

1. 性能优化

   • 实现搜索缓存机制
   • 支持并行搜索请求
   • 添加结果分页加载

2. 功能扩展

   // 添加多搜索引擎支持
   services.AddScoped<GoogleSearchSkill>();
   services.AddScoped<BingSearchSkill>();

3. 安全增强

   • 添加API访问认证
   • 实现请求频率限制
   • 增强输入验证

八、总结

通过本文的实现方案，开发者可以：

1. 在本地安全地运行DeepSeek大模型
2. 灵活扩展模型的实时信息获取能力
3. 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。