大模型联网
时间: 2025-05-04 21:52:46 浏览: 31
### 大模型联网实现方式与网络交互
大模型通过特定的技术框架可以实现实时联网功能,从而增强其上下文理解能力和实时数据处理能力。以下是关于大模型如何实现联网以及与网络交互的具体方法:
#### 一、技术框架支持
为了使大模型能够接入互联网并获取最新信息,通常会借助一些高级框架来扩展模型的功能。例如,在微软的 **Semantic Kernel** 框架下,可以通过插件机制为大模型提供联网能力[^2]。这种框架允许开发者轻松集成外部工具和服务,比如搜索引擎或其他API接口。
#### 二、具体实现过程
1. **环境搭建**
需要先准备好运行环境,这可能涉及安装必要的依赖库和配置硬件资源。如果是在Windows平台上,则需参照相关指南完成Ollama或者Qwen等模型的服务端部署工作[^1]。
2. **引入联网组件**
利用像DeepSeek这样的开源解决方案,配合定制化的搜索技能模块,可以让本地化的大规模预训练语言模型获得访问在线数据库的能力。这意味着当用户提问涉及到时效性强的内容时,系统不再仅限于依靠内部存储的知识,而是动态抓取最新的网页资料作为补充依据。
3. **安全防护措施**
当然,在开放给公众使用的场景里,还应该考虑网络安全方面的问题。确保只有授权请求才能触发相应的动作,并且对于敏感个人信息采取加密传输等方式加以保护。
#### 三、实际案例分析
以某款基于聆思CSK6011A芯片设计的产品为例说明多模态融合的应用前景。该设备不仅集成了常规的声音输入输出单元用于对话交流,同时还配备了图像采集装置以便执行物体检测任务等等复杂操作。更重要的是它自带了无线通信子卡,方便连接至云端服务器进一步挖掘潜在价值所在[^3]。
```python
import semantic_kernel as sk
from deepseek import DeepSeekModel
# 初始化语义内核实例
kernel = sk.Kernel()
# 加载指定类型的大型神经网络结构体及其权重参数文件路径
model_path = "./path/to/deepseek_model"
ds_model = DeepSearchModel(model_name="deepseek", model_dir=model_path)
# 注册新的计算节点到图谱当中去
function_collection = kernel.import_skill(ds_model, skill_name="web_search")
# 执行查询命令
result = await function_collection["search"].invoke_async(query="what is the weather today?")
print(result)
```
上述代码片段展示了如何利用Semantic Kernel加载DeepSeek模型并通过调用`search`函数来进行简单的网络检索示范程序。
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