DeepSeek本地部署后如何联网搜索

随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（LLM）如 DeepSeek 已经成为许多人日常工作和学习中的得力助手。DeepSeek 是一款由中国团队开发的开源大模型，以其强大的推理能力和低成本部署而广受欢迎。然而，本地部署的 DeepSeek 默认情况下是离线运行的，无法直接访问互联网获取实时信息。这对于需要最新数据或动态内容的用户来说是个限制。那么，如何让本地部署的 DeepSeek 具备联网搜索的能力呢？

一、为什么要让 DeepSeek 联网搜索？

在深入操作之前，我们先来明确为什么要为本地部署的 DeepSeek 添加联网搜索功能。DeepSeek 的本地部署有诸多优点，例如数据隐私性高、不依赖云服务、运行稳定等。但它的知识库受限于训练数据（截至发布时的静态数据集），无法获取实时的网络信息。例如，您无法直接让它回答“今天杭州的天气如何”或“最近的科技新闻是什么”。通过联网搜索功能，DeepSeek 可以调用外部数据源，弥补这一短板，极大扩展其应用场景，比如：

实时信息查询：获取天气、新闻、股票等最新数据。

知识扩展：结合网络搜索结果回答复杂问题。

效率提升：无需手动搜索后再输入问题，直接一步到位。

接下来，我们将介绍具体的实现方法，主要基于开源工具和简单配置，让您的 DeepSeek 变成一个“联网智能助手”。

二、前置条件：确保 DeepSeek 已本地部署

在开始联网配置之前，您需要确保 DeepSeek 已成功部署在本地。以下是基本要求和检查步骤：

1. 硬件要求：

   - 推荐配置：8核CPU、32GB内存、NVIDIA GPU（如 RTX 3060 或更高，显存至少 6GB）。

   - 最低配置：4核CPU、16GB内存（小型模型如 1.5B 或 7B 可运行，但性能有限）。

   - 存储：至少 50GB SSD 空间（根据模型大小调整）。

2. 软件环境：

   - 已安装 Ollama（一个轻量级本地模型管理工具，推荐使用）。

   - DeepSeek 模型已下载并可运行，例如 `deepseek-r1:7b` 或更高版本。

   - 操作系统：支持 Windows、macOS 或 Linux。

3. 验证部署：

   - 打开终端（Windows 用 PowerShell 或 CMD，macOS/Linux 用 Terminal）。

   - 输入命令 `ollama run deepseek-r1:7b`，若出现 `>>> Send a message` 提示，则说明模型已就绪。

如果您还未完成本地部署，可以参考 Ollama 官网（https://ollama.com/）或相关教程，先完成这一步。

三、实现联网搜索的核心思路

DeepSeek 本身没有内置的联网功能，因此我们需要借助外部工具来实现。基本思路是：

1. 部署前端界面：使用一个支持联网的交互界面（如 Open-WebUI 或 Page Assist），与 DeepSeek 通信。

2. 集成搜索插件：通过浏览器插件或 API 调用，将网络搜索结果传递给 DeepSeek。

3. 数据处理：让 DeepSeek 基于搜索结果生成回答。

以下是两种主流方法的具体步骤，您可以根据需求选择一种。

四、方法一：使用 Page Assist 插件实现联网搜索

Page Assist 是一款开源浏览器扩展，专为本地 AI 模型设计，提供联网搜索和可视化交互功能。它简单易用，适合初学者。

步骤 1：安装 Ollama 并启动服务

- 确保 Ollama 已安装并运行 DeepSeek 模型。

- 在终端输入 `ollama serve`，保持服务后台运行（Windows 可检查任务栏图标是否出现）。

步骤 2：安装 Page Assist 插件

浏览器支持：推荐使用 Chrome 或 Firefox。

安装方式：

  - Chrome：访问 Chrome 网上应用店，搜索 “Page Assist”，点击“添加至 Chrome”。

  - Firefox：访问 addons.mozilla.org，搜索 “Page Assist”，点击“添加到 Firefox”。

  - 注意：若无法访问商店，可从 GitHub（https://github.com/n4ze3m/page-assist）下载源码手动安装。

- 安装完成后，浏览器右上角会出现 Page Assist 图标。

步骤 3：配置 Page Assist 与 DeepSeek 连接

- 点击浏览器右上角的 Page Assist 图标，打开侧边栏。

- 点击右上角“设置”（齿轮图标）。

- 在“模型设置”中：

  - API 类型：选择 “Ollama”。

  - API 地址：输入 `http://localhost:11434`（Ollama 默认接口）。

  - 模型名称：输入您部署的模型，例如 `deepseek-r1:7b`。

- 点击“保存”。

步骤 4：启用联网搜索

- 在设置页面，找到“RAG 设置”（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）。

- 勾选“启用联网搜索”。

- 选择一个嵌入模型（默认即可，若有需求可调整）。

- 保存设置。

步骤 5：测试联网功能

- 在 Page Assist 侧边栏输入问题，例如：“今天北京的天气如何？”

- DeepSeek 将通过联网搜索获取最新天气数据，并生成回答。

- 若回答中包含来源链接，说明联网成功。

优点与注意事项

优点：无需复杂编程，安装即用，支持网页内容分析和文档处理。

注意事项：Chrome 需科学上网访问商店；确保 Ollama 服务始终运行。

五、方法二：使用 Open-WebUI + 自定义脚本

如果您想要更灵活的控制，或需要在无图形界面的服务器上运行，可以选择 Open-WebUI 并结合自定义脚本。

步骤 1：安装 Docker 和 Open-WebUI

安装 Docker：

  - Windows/macOS：下载 Docker Desktop（https://www.docker.com/）。

  - Linux：运行 `sudo apt install docker.io`。

启动 Open-WebUI：

  - 在终端运行以下命令：

    docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

  - 打开浏览器，访问 `http://localhost:3000`，看到界面即成功。

步骤 2：连接 DeepSeek

- 在 Open-WebUI 界面，点击左上角模型选择。

- 输入模型名称（如 `deepseek-r1:7b`），确保 Ollama 服务运行中。

步骤 3：集成联网脚本

安装 Python：确保系统已安装 Python 3.8+。

安装依赖：

  pip install requests googlesearch-python

编写简单脚本（保存为 `search.py`）：

  python

  import requests

  from googlesearch import search

  def get_web_results(query):

      results = []

      for url in search(query, num_results=5):

          results.append(url)

      return results

  def ask_deepseek(query):

      web_results = get_web_results(query)

      prompt = f"基于以下搜索结果回答问题：{query}\n结果：{web_results}"

      response = requests.post(

          "http://localhost:11434/api/generate",

          json={"model": "deepseek-r1:7b", "prompt": prompt}

      )

      return response.json()["response"]

  if __name__ == "__main__":

      query = "最近的 AI 新闻是什么？"

      answer = ask_deepseek(query)

      print(answer)

- 运行脚本：`python search.py`，测试是否返回联网结果。

步骤 4：优化交互

- 将脚本集成到 Open-WebUI 的自定义工具中（需参考 Open-WebUI 文档），或直接在终端使用。

优点与注意事项

优点：高度可定制，支持复杂逻辑，适合开发者。

注意事项：需要基础编程知识，配置稍复杂。

六、常见问题与优化建议

1. 联网速度慢怎么办？

   - 检查网络连接，或更换更快的搜索 API（如 Google Custom Search API）。

2. 回答不准确？

   - 调整提示词（prompt），明确要求 DeepSeek 基于搜索结果回答。

3. 资源占用高？

   - 使用较小模型（如 1.5B 或 7B），或升级硬件。

七、总结

通过 Page Assist 或 Open-WebUI + 脚本，您可以轻松为本地部署的 DeepSeek 添加联网搜索功能。方法一适合快速上手，方法二适合追求灵活性。无论您是普通用户还是开发者，这些步骤都能让您的 DeepSeek 从静态知识库升级为动态智能助手。快去试试吧，让 AI 的力量为您所用

本文链接：https://www.idcbest.com/cloundnews/11013754.html