在本地部署DeepSeek大模型实现联网增强的AI应用

摘要：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。

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

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：

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://你的ollama地址: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> SearchAsync(string query)
{
// 构建请求参数
var parameters = new Dictionary {
{ "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;
var searchService = kernel.GetRequiredService;

// 执行搜索
List 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

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

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

安全搜索支持

域名过滤机制

结果相关性排序

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、总结