来源: 新年开篇:在本地部署DeepSeek大模型实现联网增强的AI应用 – 可乐_加冰 – 博客园
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。
1|2二、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:
1|3三、实现原理
1. 架构设计
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
1|4四、代码实现解析
1. Ollama服务集成
2. 搜索技能实现
3. 主流程编排
1|5五、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
- 结果相关性排序
- 域名过滤机制
- 安全搜索支持
1|6六、应用场景示例
以Vue-Pure-Admin模板开发为例:
1|7七、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