deepseek本地模型联网搜索

### 配置 DeepSeek 本地模型实现联网搜索 为了使DeepSeek本地模型能够执行联网搜索，需要完成一系列配置工作。这不仅涉及软件环境的搭建，还包括特定于DeepSeek及其联网功能的部分设置。 #### 环境准备 确保已安装.NET 6+ 运行环境以及支持DeepSeek模型版本的Ollama服务[^2]。这些组件构成了运行DeepSeek的基础架构，对于后续操作至关重要。 #### 安装 Microsoft Semantic Kernel Microsoft Semantic Kernel框架提供了必要的工具集来集成DeepSeek与外部资源和服务。通过NuGet包管理器获取Semantic Kernel库，并将其引入项目中： ```bash dotnet add package Microsoft.SemanticKernel ``` 此命令会自动下载并配置所需的依赖项，使得开发者可以在应用程序内利用Semantic Kernel的功能[^1]。 #### 创建自定义搜索技能 为了让DeepSeek拥有联网查询的能力，必须创建一个或多个专门用于网络信息检索的服务接口——即所谓的“搜索技能”。这类技能通常封装了对第三方搜索引擎API调用逻辑，允许DeepSeek向互联网发送请求并处理返回的数据。 下面是一个简单的C#代码片段，展示了如何定义这样一个基本的HTTP GET方法作为搜索技能的一部分： ```csharp using System.Net.Http; using System.Threading.Tasks; public class WebSearchSkill : ISearchSkill { private readonly HttpClient _httpClient; public WebSearchSkill(HttpClient httpClient) { _httpClient = httpClient ?? throw new ArgumentNullException(nameof(httpClient)); } /// <summary> /// 执行一次Web搜索. /// </summary> /// <param name="query">要查找的关键字.</param> /// <returns>包含搜索结果的任务对象.</returns> public async Task<string> SearchAsync(string query) { var response = await _httpClient.GetAsync($"https://api.example.com/search?q={Uri.EscapeDataString(query)}"); response.EnsureSuccessStatusCode(); return await response.Content.ReadAsStringAsync(); } } ``` 这段代码实现了`ISearchSkill`接口中的`SearchAsync`成员函数，它接受字符串形式的查询参数并通过指定URL发起GET请求；最终解析响应体内容为字符串格式的结果。 #### 整合DeepSeek与搜索技能 最后一步就是把上述构建好的搜索技能连接到DeepSeek实例上。借助Semantic Kernel提供的插件机制，可以轻松地注册新的技能模块至现有系统之中。以下是具体做法的一个例子： ```csharp var kernelBuilder = new KernelBuilder() .WithDefaultServices() // 添加默认服务集合 .AddTextCompletionService(new Uri("http://localhost:8000")) // 设置指向本地运行的Ollama服务地址 .Build(); // 注册我们之前定义过的WebSearchSkill类作为一个新技能 kernelBuilder.AddCustomSkill<WebSearchSkill>("web_search"); // 使用内置的方法加载预训练的语言模型（此处假设已经正确设置了路径） await kernelBuilder.LoadModelFromPathAsync("/path/to/deepseek/model"); // 构建完整的语义核对象 var semanticKernel = kernelBuilder.CreateNewContext(); ``` 以上过程完成了从基础环境建立到最后实际应用之间的全部准备工作。现在，当用户输入某些关键词时，不仅可以获得来自预先训练好语言理解能力的回答，还能触发额外的在线数据抓取动作，从而极大地扩展了系统的知识边界和实用性。