一、前言

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

1. 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

3. 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<List<SearchResult>> SearchAsync(string query)  
    {  
        // 构建请求参数  
        var parameters = new Dictionary<string, string> {  
            { "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<IChatCompletionService>();  
var searchService = kernel.GetRequiredService<SearchSkill>();  
  
// 执行搜索  
List<SearchResult> 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

1. 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

3. 搜索增强功能

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

   private List<Result> 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

通过本文的实现方案，开发者可以：

1. 在本地安全地运行DeepSeek大模型

2. 灵活扩展模型的实时信息获取能力

3. 构建企业级AI应用解决方案

完整项目代码已托管至GitHub（示例地址），欢迎开发者参考和贡献。这种本地+联网的混合架构，为构建安全可靠的智能应用提供了新的可能性。
https://github.com/zt199510/deepseeksk

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