deepseek本地部署知识库并联网

### 部署 DeepSeek 实现知识库联网搜索 #### 准备工作 为了使DeepSeek能够实现知识库的联网搜索功能，需先完成环境准备。这涉及到获取并安装Ollama官方版本软件，该过程可通过访问指定网站来达成[^2]。 #### 安装嵌入模型 通过命令行窗口执行特定指令以拉取所需的嵌入模型，此模型负责将文本数据转化为向量表示形式，这对于后续处理至关重要。具体操作如下所示： ```bash ollama pull bge-m3 ``` 上述命令会依次下载多个组件文件直至全部完成，并验证其完整性以确保无误地写入到本地环境中[^1]。 #### 启动与配置服务 一旦所有必要的资源被正确安置于本地机器之上，则可进一步设置DeepSeek的服务参数以便接入互联网进行更广泛的信息检索活动。通常情况下，在完成了基础架构之后，用户可以根据实际需求调整相应的选项来优化性能表现以及安全性等方面的要求。 对于希望简化流程的人来说，存在集成化的解决方案可以一次性解决大部分问题——即采用预打包好的DeepSeek-R1方案来进行快速部署；这种方式不仅降低了技术门槛还提高了效率，使得即使是初学者也能顺利完成整个过程。

### DeepSeek 模型本地部署与联网搜索实现方法 #### 环境准备 为了成功在本地部署 DeepSeek 大模型并赋予其联网搜索功能，需先完成必要的环境准备工作。这包括安装所需的依赖库以及配置系统环境变量以便管理模型存储路径[^1]。 对于初学者而言，可以通过简单的命令行操作快速启动整个流程。具体来说，在 Windows 平台上打开 CMD 终端窗口后输入预设脚本即可触发自动化下载和安装过程[^2]。此方式特别适用于希望减少复杂设置的小白用户群体。 #### 配置模型保存位置 默认情况下，DeepSeek 的模型文件会被放置于 C:\Users\%username%\.ollama\models 文件夹下。然而当遇到磁盘空间不足的情况时，则需要手动调整目标目录。通过编辑系统的环境变量来新增一项名为 `OLLAMA_PATH` 的键值对，并将其指向新的期望存放地点能够解决上述问题。 #### 构建联网增强应用 利用 Microsoft 提供的 Semantic Kernel 工具包可以帮助开发者轻松集成在线检索服务至已有的 LLM 解决方案之中。借助该框架不仅可以提升信息获取效率还能扩展应用场景范围比如实时新闻分析或是专业知识查询等任务领域。 以下是使用 Python 编写的一个简单示例代码片段用于演示如何调用搜索引擎API并与LLMs交互： ```python from semantic_kernel.connectors.ai.open_ai import OpenAIChatCompletion from semantic_kernel.core_skills.web_search_engine_skill import WebSearchEngineSkill async def main(): kernel = sk.Kernel() api_key, org_id = "YOUR_API_KEY", "YOUR_ORG_ID" useAzureOpenAI = False if useAzureOpenAI: deployment_name = "your-deployment-name" kernel.add_chat_service( "dv", AzureChatCompletion(deployment_name, endpoint="https://<your-endpoint>.openai.azure.com/",api_version="2023-07-01-preview", api_key=api_key) ) else : model_id = "ft:gpt-3.5-turbo" kernel.add_text_completion_service("dv", OpenAIChatComplete(model=model_id , api_key=api_key)) skills_directory = "./skills/" web_search_function = await kernel.import_semantic_skill_from_directory(skills_directory,"WebSearch").get_async() result = await kernel.run_async( "%USER_QUERY%", web_search_function["search"] ) print(result) if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ``` 以上代码展示了怎样加载一个预先训练过的对话式大型语言模型实例并通过导入特定技能模块——即此处提到的网络爬虫插件——从而允许最终产物支持互联网资源抓取活动。 #### 注意事项 尽管上述介绍提供了较为详尽的操作指南但仍可能存在某些细节差异取决于实际使用的版本号或者其他外部因素影响因此建议始终参照官方文档获得最新指导说明资料。