隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，大語言模型（LLM）如 DeepSeek 已經(jīng)成為許多人日常工作和學(xué)習(xí)中的得力助手。DeepSeek 是一款由中國(guó)團(tuán)隊(duì)開發(fā)的開源大模型，以其強(qiáng)大的推理能力和低成本部署而廣受歡迎。然而，本地部署的 DeepSeek 默認(rèn)情況下是離線運(yùn)行的，無法直接訪問互聯(lián)網(wǎng)獲取實(shí)時(shí)信息。這對(duì)于需要最新數(shù)據(jù)或動(dòng)態(tài)內(nèi)容的用戶來說是個(gè)限制。那么，如何讓本地部署的 DeepSeek 具備聯(lián)網(wǎng)搜索的能力呢？

一、為什么要讓 DeepSeek 聯(lián)網(wǎng)搜索？

在深入操作之前，我們先來明確為什么要為本地部署的 DeepSeek 添加聯(lián)網(wǎng)搜索功能。DeepSeek 的本地部署有諸多優(yōu)點(diǎn)，例如數(shù)據(jù)隱私性高、不依賴云服務(wù)、運(yùn)行穩(wěn)定等。但它的知識(shí)庫受限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)（截至發(fā)布時(shí)的靜態(tài)數(shù)據(jù)集），無法獲取實(shí)時(shí)的網(wǎng)絡(luò)信息。例如，您無法直接讓它回答“今天杭州的天氣如何”或“最近的科技新聞是什么”。通過聯(lián)網(wǎng)搜索功能，DeepSeek 可以調(diào)用外部數(shù)據(jù)源，彌補(bǔ)這一短板，極大擴(kuò)展其應(yīng)用場(chǎng)景，比如：

實(shí)時(shí)信息查詢：獲取天氣、新聞、股票等最新數(shù)據(jù)。

知識(shí)擴(kuò)展：結(jié)合網(wǎng)絡(luò)搜索結(jié)果回答復(fù)雜問題。

效率提升：無需手動(dòng)搜索后再輸入問題，直接一步到位。

接下來，我們將介紹具體的實(shí)現(xiàn)方法，主要基于開源工具和簡(jiǎn)單配置，讓您的 DeepSeek 變成一個(gè)“聯(lián)網(wǎng)智能助手”。

二、前置條件：確保 DeepSeek 已本地部署

在開始聯(lián)網(wǎng)配置之前，您需要確保 DeepSeek 已成功部署在本地。以下是基本要求和檢查步驟：

1. 硬件要求：

   - 推薦配置：8核CPU、32GB內(nèi)存、NVIDIA GPU（如 RTX 3060 或更高，顯存至少 6GB）。

   - 最低配置：4核CPU、16GB內(nèi)存（小型模型如 1.5B 或 7B 可運(yùn)行，但性能有限）。

   - 存儲(chǔ)：至少 50GB SSD 空間（根據(jù)模型大小調(diào)整）。

2. 軟件環(huán)境：

   - 已安裝 Ollama（一個(gè)輕量級(jí)本地模型管理工具，推薦使用）。

   - DeepSeek 模型已下載并可運(yùn)行，例如 `deepseek-r1:7b` 或更高版本。

   - 操作系統(tǒng)：支持 Windows、macOS 或 Linux。

3. 驗(yàn)證部署：

   - 打開終端（Windows 用 PowerShell 或 CMD，macOS/Linux 用 Terminal）。

   - 輸入命令 `ollama run deepseek-r1:7b`，若出現(xiàn) `>>> Send a message` 提示，則說明模型已就緒。

如果您還未完成本地部署，可以參考 Ollama 官網(wǎng)（https://ollama.com/）或相關(guān)教程，先完成這一步。

三、實(shí)現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)搜索的核心思路

DeepSeek 本身沒有內(nèi)置的聯(lián)網(wǎng)功能，因此我們需要借助外部工具來實(shí)現(xiàn)�；�本思路是：

1. 部署前端界面：使用一個(gè)支持聯(lián)網(wǎng)的交互界面（如 Open-WebUI 或 Page Assist），與 DeepSeek 通信。

2. 集成搜索插件：通過瀏覽器插件或 API 調(diào)用，將網(wǎng)絡(luò)搜索結(jié)果傳遞給 DeepSeek。

3. 數(shù)據(jù)處理：讓 DeepSeek 基于搜索結(jié)果生成回答。

以下是兩種主流方法的具體步驟，您可以根據(jù)需求選擇一種。

四、方法一：使用 Page Assist 插件實(shí)現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)搜索

Page Assist 是一款開源瀏覽器擴(kuò)展，專為本地 AI 模型設(shè)計(jì)，提供聯(lián)網(wǎng)搜索和可視化交互功能。它簡(jiǎn)單易用，適合初學(xué)者。

步驟 1：安裝 Ollama 并啟動(dòng)服務(wù)

- 確保 Ollama 已安裝并運(yùn)行 DeepSeek 模型。

- 在終端輸入 `ollama serve`，保持服務(wù)后臺(tái)運(yùn)行（Windows 可檢查任務(wù)欄圖標(biāo)是否出現(xiàn)）。

步驟 2：安裝 Page Assist 插件

瀏覽器支持：推薦使用 Chrome 或 Firefox。

安裝方式：

  - Chrome：訪問 Chrome 網(wǎng)上應(yīng)用店，搜索 “Page Assist”，點(diǎn)擊“添加至 Chrome”。

  - Firefox：訪問 addons.mozilla.org，搜索 “Page Assist”，點(diǎn)擊“添加到 Firefox”。

  - 注意：若無法訪問商店，可從 GitHub（https://github.com/n4ze3m/page-assist）下載源碼手動(dòng)安裝。

- 安裝完成后，瀏覽器右上角會(huì)出現(xiàn) Page Assist 圖標(biāo)。

步驟 3：配置 Page Assist 與 DeepSeek 連接

- 點(diǎn)擊瀏覽器右上角的 Page Assist 圖標(biāo)，打開側(cè)邊欄。

- 點(diǎn)擊右上角“設(shè)置”（齒輪圖標(biāo)）。

- 在“模型設(shè)置”中：

  - API 類型：選擇 “Ollama”。

  - API 地址：輸入 `http://localhost:11434`（Ollama 默認(rèn)接口）。

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

- 點(diǎn)擊“保存”。

步驟 4：?jiǎn)⒂寐?lián)網(wǎng)搜索

- 在設(shè)置頁面，找到“RAG 設(shè)置”（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強(qiáng)生成）。

- 勾選“啟用聯(lián)網(wǎng)搜索”。

- 選擇一個(gè)嵌入模型（默認(rèn)即可，若有需求可調(diào)整）。

- 保存設(shè)置。

步驟 5：測(cè)試聯(lián)網(wǎng)功能

- 在 Page Assist 側(cè)邊欄輸入問題，例如：“今天北京的天氣如何？”

- DeepSeek 將通過聯(lián)網(wǎng)搜索獲取最新天氣數(shù)據(jù)，并生成回答。

- 若回答中包含來源鏈接，說明聯(lián)網(wǎng)成功。

優(yōu)點(diǎn)與注意事項(xiàng)

優(yōu)點(diǎn)：無需復(fù)雜編程，安裝即用，支持網(wǎng)頁內(nèi)容分析和文檔處理。

注意事項(xiàng)：Chrome 需科學(xué)上網(wǎng)訪問商店；確保 Ollama 服務(wù)始終運(yùn)行。

五、方法二：使用 Open-WebUI + 自定義腳本

如果您想要更靈活的控制，或需要在無圖形界面的服務(wù)器上運(yùn)行，可以選擇 Open-WebUI 并結(jié)合自定義腳本。

步驟 1：安裝 Docker 和 Open-WebUI

安裝 Docker：

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

  - Linux：運(yùn)行 `sudo apt install docker.io`。

啟動(dòng) Open-WebUI：

  - 在終端運(yùn)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

  - 打開瀏覽器，訪問 `http://localhost:3000`，看到界面即成功。

步驟 2：連接 DeepSeek

- 在 Open-WebUI 界面，點(diǎn)擊左上角模型選擇。

- 輸入模型名稱（如 `deepseek-r1:7b`），確保 Ollama 服務(wù)運(yùn)行中。

步驟 3：集成聯(lián)網(wǎng)腳本

安裝 Python：確保系統(tǒng)已安裝 Python 3.8+。

安裝依賴：

  pip install requests googlesearch-python

編寫簡(jiǎn)單腳本（保存為 `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"基于以下搜索結(jié)果回答問題：{query}\n結(jié)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 新聞是什么？"

      answer = ask_deepseek(query)

      print(answer)

- 運(yùn)行腳本：`python search.py`，測(cè)試是否返回聯(lián)網(wǎng)結(jié)果。

步驟 4：優(yōu)化交互

- 將腳本集成到 Open-WebUI 的自定義工具中（需參考 Open-WebUI 文檔），或直接在終端使用。

優(yōu)點(diǎn)與注意事項(xiàng)

優(yōu)點(diǎn)：高度可定制，支持復(fù)雜邏輯，適合開發(fā)者。

注意事項(xiàng)：需要基礎(chǔ)編程知識(shí)，配置稍復(fù)雜。

六、常見問題與優(yōu)化建議

1. 聯(lián)網(wǎng)速度慢怎么辦？

   - 檢查網(wǎng)絡(luò)連接，或更換更快的搜索 API（如 Google Custom Search API）。

2. 回答不準(zhǔn)確？

   - 調(diào)整提示詞（prompt），明確要求 DeepSeek 基于搜索結(jié)果回答。

3. 資源占用高？

   - 使用較小模型（如 1.5B 或 7B），或升級(jí)硬件。

七、總結(jié)

通過 Page Assist 或 Open-WebUI + 腳本，您可以輕松為本地部署的 DeepSeek 添加聯(lián)網(wǎng)搜索功能。方法一適合快速上手，方法二適合追求靈活性。無論您是普通用戶還是開發(fā)者，這些步驟都能讓您的 DeepSeek 從靜態(tài)知識(shí)庫升級(jí)為動(dòng)態(tài)智能助手�？烊ピ囋嚢�，讓 AI 的力量為您所用

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