欧美bbbwbbbw肥妇,免费乱码人妻系列日韩,一级黄片

如何在本地部署DeepSeek大模型實(shí)現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)增強(qiáng)的AI應(yīng)用

 更新時(shí)間:2025年02月04日 10:30:03   作者:可樂_加冰  
本文介紹了如何使用Microsoft?SemanticKernel框架結(jié)合DeepSeek本地模型和自定義搜索技能,構(gòu)建一個(gè)具備聯(lián)網(wǎng)增強(qiáng)能力的智能應(yīng)用,文章還提供了一個(gè)應(yīng)用場景示例,說明如何在本地部署DeepSeek大模型并實(shí)現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)增強(qiáng)的AI應(yīng)用,感興趣的朋友一起看看吧

1|1一、前言

在本地部署大語言模型(LLM)并賦予其聯(lián)網(wǎng)能力,是當(dāng)前AI應(yīng)用開發(fā)的重要方向。本文將基于Microsoft Semantic Kernel框架,結(jié)合DeepSeek本地模型和自定義搜索技能,展示如何構(gòu)建一個(gè)具備聯(lián)網(wǎng)增強(qiáng)能力的智能應(yīng)用。

1|2二、環(huán)境準(zhǔn)備

  • 運(yùn)行環(huán)境要求:

    • .NET 6+ 運(yùn)行環(huán)境
    • 本地運(yùn)行的Ollama服務(wù)(版本需支持DeepSeek模型)
    • 可訪問的搜索引擎API端點(diǎn)
  • 核心NuGet包:

  • Microsoft.SemanticKernel
  • Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Ollama

1|3三、實(shí)現(xiàn)原理

1. 架構(gòu)設(shè)計(jì)

[用戶輸入] → [搜索模塊] → [結(jié)果預(yù)處理] → [LLM整合] → [最終響應(yīng)]

2. 核心組件

  • Ollama服務(wù):托管DeepSeek模型的本地推理
  • Semantic Kernel:AI服務(wù)編排框架
  • 自定義SearchSkill:聯(lián)網(wǎng)搜索能力封裝

1|4四、代碼實(shí)現(xiàn)解析

1. Ollama服務(wù)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. 搜索技能實(shí)現(xiàn)

public class SearchSkill
{
    // 執(zhí)行搜索并處理結(jié)果
    public async Task<List<SearchResult>> SearchAsync(string query)
    {
        // 構(gòu)建請求參數(shù)
        var parameters = new Dictionary<string, string> {
            { "q", query },
            { "format", "json" },
            // ...其他參數(shù)
        };
        // 處理響應(yīng)并解析
        var jsonResponse = await response.Content.ReadAsStringAsync();
        return ProcessResults(jsonResponse);
    }
}

3. 主流程編排

// 初始化服務(wù)
var kernel = builder.Build();
var chatService = kernel.GetRequiredService<IChatCompletionService>();
var searchService = kernel.GetRequiredService<SearchSkill>();
// 執(zhí)行搜索
List<SearchResult> result = await searchService.SearchAsync(query);
// 構(gòu)建提示詞
var chatHistory = new ChatHistory();
chatHistory.AddSystemMessage($"找到{result.Count}條結(jié)果:");
// ...添加搜索結(jié)果
// 獲取模型響應(yīng)
await foreach (var item in chatService.GetStreamingChatMessageContentsAsync(chatHistory))
{
    Console.Write(item.Content);
}

1|5五、功能特性

  • 混合智能架構(gòu)

    • 本地模型保障數(shù)據(jù)隱私
    • 聯(lián)網(wǎng)搜索擴(kuò)展知識(shí)邊界
    • 流式響應(yīng)提升交互體驗(yàn)
  • 搜索增強(qiáng)功能

  • 結(jié)果相關(guān)性排序
var sortedResults = results.OrderByDescending(r => r.Score);
  • 域名過濾機(jī)制
  • 安全搜索支持
private List<Result> FilterResults(...)

1|6六、應(yīng)用場景示例

以Vue-Pure-Admin模板開發(fā)為例:

用戶輸入:基于vue-pure-admin做一個(gè)表格頁面

系統(tǒng)響應(yīng):

1. 搜索官方文檔相關(guān)內(nèi)容

2. 整合最佳實(shí)踐代碼示例

3. 給出分步實(shí)現(xiàn)建議

1|7七、總結(jié)

通過本文的實(shí)現(xiàn)方案,開發(fā)者可以:

  • 在本地安全地運(yùn)行DeepSeek大模型
  • 靈活擴(kuò)展模型的實(shí)時(shí)信息獲取能力
  • 構(gòu)建企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用解決方案

完整項(xiàng)目代碼已托管至GitHub(示例地址),歡迎開發(fā)者參考和貢獻(xiàn)。這種本地+聯(lián)網(wǎng)的混合架構(gòu),為構(gòu)建安全可靠的智能應(yīng)用提供了新的可能性。
https://github.com/zt199510/deepseeksk

到此這篇關(guān)于在本地部署DeepSeek大模型實(shí)現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)增強(qiáng)的AI應(yīng)用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)在本地部署DeepSeek大模型實(shí)現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)增強(qiáng)的AI應(yīng)用內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

相關(guān)文章

  • gliffy-confluence-plugin-9.1.2插件教程詳解

    gliffy-confluence-plugin-9.1.2插件教程詳解

    這篇文章主要介紹了gliffy-confluence-plugin-9.1.2破解教程詳解,本文給大家介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下
    2021-02-02
  • 在Windows系統(tǒng)上安裝Cygwin搭建Swoole測試環(huán)境的圖文教程

    在Windows系統(tǒng)上安裝Cygwin搭建Swoole測試環(huán)境的圖文教程

    這篇文章主要介紹了在Windows系統(tǒng)上安裝Cygwin搭建Swoole測試環(huán)境的方法,本文通過圖文并茂的形式給大家介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下
    2020-05-05
  • 本地部署 torchchat的詳細(xì)過程

    本地部署 torchchat的詳細(xì)過程

    TorchChat 是一個(gè)小型代碼庫,展示了無縫運(yùn)行大型語言模型 (LLMs) 的能力,使用 torchchat,您可以在自己的 (C/C++) 應(yīng)用程序(桌面或服務(wù)器)以及 iOS 和 Android 上使用 Python 運(yùn)行LLMs,這篇文章主要介紹了本地部署 torchchat,需要的朋友可以參考下
    2024-08-08
  • ChatGPT體驗(yàn)輔助寫代碼功能實(shí)測(附編程測試)

    ChatGPT體驗(yàn)輔助寫代碼功能實(shí)測(附編程測試)

    ChatGPT最近霸屏了,咱們也來玩玩,下面這篇文章主要給大家介紹使用ChatGPT輔助寫代碼的體驗(yàn),需要的朋友可以參考下
    2023-02-02
  • vscode的幾項(xiàng)基本配置詳解

    vscode的幾項(xiàng)基本配置詳解

    VSCode是一款免費(fèi)的、開源的、高性能的、跨平臺(tái)的、輕量級(jí)的代碼編輯器,這篇文章主要介紹了vscode的幾項(xiàng)基本配置,本文給大家介紹的非常詳細(xì),感興趣的朋友跟隨小編一起看看吧
    2020-05-05
  • Webstorm開發(fā)工具使用教程詳解

    Webstorm開發(fā)工具使用教程詳解

    這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Webstorm使用教程的使用教程,文中示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下
    2020-09-09
  • 配置Git并從GitHub上克隆項(xiàng)目

    配置Git并從GitHub上克隆項(xiàng)目

    這篇文章介紹了配置Git并從GitHub上克隆項(xiàng)目的方法,對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
    2022-04-04
  • 利用DeepSeek實(shí)現(xiàn)復(fù)雜Git操作的詳細(xì)過程

    利用DeepSeek實(shí)現(xiàn)復(fù)雜Git操作的詳細(xì)過程

    今天綜合利用 DeepSeek V3 和 R1 推理模型,成功解決了一個(gè)復(fù)雜的 Git 操作,謹(jǐn)以此文記錄 DeepSeek 使用心得,以備后續(xù)復(fù)盤,下面是小編給大家介紹的利用DeepSeek實(shí)現(xiàn)復(fù)雜Git操作的詳細(xì)過程,需要的朋友可以參考下
    2025-02-02
  • 基于Python和Java實(shí)現(xiàn)單詞計(jì)數(shù)(Word Count)

    基于Python和Java實(shí)現(xiàn)單詞計(jì)數(shù)(Word Count)

    Spark框架也是MapReduce-like模型,采用“分治-聚合”策略來對(duì)數(shù)據(jù)分布進(jìn)行分布并行處理,本文就來利用Spark實(shí)現(xiàn)單詞統(tǒng)計(jì)的功能,需要的可以參考一下
    2023-05-05
  • git工作區(qū)暫存區(qū)與版本庫基本理解及提交流程全解

    git工作區(qū)暫存區(qū)與版本庫基本理解及提交流程全解

    這篇文章主要為大家介紹了git工作區(qū)暫存區(qū)與版本庫基本理解及提交流程,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步
    2022-04-04

最新評(píng)論