deepseek本地部署教程及net開發對接 步驟詳解：安裝教程及net開發對接全流程介紹
DeepSeekRAG 中的 RAG，全稱是 Retrieval-Augmented Generation（檢索增強生成），是一種結合外部知識庫檢索與大模型生成能力的技術架構。其核心邏輯是：讓大模型在生成回答前，先從指定知識庫（如文檔、數據庫）中檢索相關信息，再基于檢索內容優化輸出，從而提升答案的準確性和可靠性，減少 “幻覺”（虛構錯誤信息）。
一、安裝 Ollama
1、下載安裝包
訪問Ollama 官網：Ollama
點擊對應系統的下載鏈接（Windows 用戶選擇 Windows 版本)。
下載完成后安裝
控制臺驗證是否成功安裝，這樣就表示安裝成功了
二、下載并部署 Deepseek-R1 模型
1、通過 Ollama 拉取模型
在瀏覽器中訪問模型庫中的 Deepseek-R1 頁面：
deepseek-r1:1.5b
配置高可以選擇滿血版
根據自己電腦配置，建議選擇參數較小的 8B 版本。
在 CMD 中執行以下命令自動下載并部署模型：
ollama run deepseek-r1:8b
執行后，系統會自動下載模型文件，下載完成后進入交互模式。
三、測試 Deepseek 模型交互
1、命令行交互測試
在 CMD 窗口中執行：
ollama run deepseek-r1:8b
你將進入一個交互界面，可以輸入問題，例如：
using System.Data.Common;
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.ChatCompletion;
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Ollama;
using OpenAI.Chat;#pragma warning disable SKEXP0010#pragma warning disable SKEXP0070 //var endpoint = new Uri("http://你的ollama地址:11434");
const string endpoint = "http://127.0.0.1:11434";
//var modelId = "qwen-plus";
var modelId = "qwen2";
//var apiKey = config["ApiKey"];var builder = Kernel.CreateBuilder();
builder.Services.AddScoped<HttpClient>();
builder.Services.AddScoped<SearchSkill>();
builder.Services.AddOpenAIChatCompletion(modelId, new Uri(endpoint));
var kernel = builder.Build();
var chatService = kernel.GetRequiredService<IChatCompletionService>();
var chatHistory = new ChatHistory();
var searchService = kernel.GetRequiredService<SearchSkill>();
string query = "基于 www.520mus.top 這個網站，推薦一些熱門歌曲";
List<SearchResult> result = await searchService.SearchAsync(query);
if (!result.Any())
{chatHistory.AddSystemMessage("抱歉，未找到相關搜索結果。我會基于已有知識繼續為您服務。");
}
else
{chatHistory.AddSystemMessage($"已為您找到 {result.Count()} 條相關結果：");foreach (var item in result)chatHistory.AddSystemMessage($"? {item.Title}\n {item.Snippet}");
}
chatHistory.AddUserMessage(query);
Console.WriteLine(result);
var i = 0;
foreach (var item in chatHistory)
{if (item!=null){ string output = $"{i + 1} 音娛AI：{chatHistory[i].Content}";Console.WriteLine(output);} i++;
}//await foreach (var item in chatService.GetStreamingChatMessageContentsAsync(chatHistory))
//{
// Console.Write(item.Content);
//}四,DeepSeekRAG?結果
🔍?DeepSeekRAG 的獨特性：DeepSeek 模型與 RAG 的深度融合
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技術原理
- 檢索階段：通過向量數據庫（如 FAISS）對本地文檔進行語義分塊和向量化存儲，DeepSeek 模型在接問題后，先檢索匹配度最高的文本片段（如摘要 1 提到 “僅需引用 3 個文檔片段”）。
- 生成階段：結合檢索結果和問題，DeepSeek 利用嚴格提示機制（不確定時拒絕回答），生成基于事實的回答，避免純模型的臆造。
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DeepSeek 模型的核心優勢
- 低成本本地化：性能媲美 OpenAI 模型，但成本僅 5%，支持本地部署（無需聯網），保障數據安全（如黑龍江測繪局、黃河水利委員會的內部知識庫應用）。
- 抗幻覺能力：通過 RAG 強制關聯檢索結果，回答準確率超 92%（宇視科技案例），尤其適合專業領域（如水利、測繪、醫療）。
- 場景化適配：支持 PDF 解析、多模態檢索（圖文混合），并通過 Ollama 框架實現 “開箱即用”（如華為云案例中，上傳 PDF 即可構建專屬問答庫）。
🚀?DeepSeekRAG 的典型應用場景
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企業知識問答
- 上傳內部文檔（政策、手冊、歷史數據），生成精準回答。例如：黃河水利委員會用 RAG 調用防汛知識庫，自動生成洪水調度方案。
- 優勢：避免員工反復翻查文檔，支持 “自然語言提問 + 圖文報告輸出”（如三門峽水庫的數字孿生系統）。
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垂直領域智能助手
- 醫療導診：結合病歷和醫學指南，DeepSeekRAG 可輔助分診（宇視科技案例，看病效率提升 50%）。
- 法律 / 政務咨詢：黑龍江測繪局通過 RAG 解析法規，實現 “智能問答 + 流程指引”。
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數據自動化處理
- 自動清洗、標注地理信息數據（測繪案例），或生成標準化公文（如報告總結、會議紀要），減少人工干預。
🌟?為什么選擇 DeepSeekRAG？
- 性價比：開源模型 + 本地化部署，成本遠低于云端 API（如摘要 1 提到 “僅為 OpenAI 的 5%”）。
- 安全合規：數據不出本地，符合政府、金融等敏感行業需求（黃河水利、黑龍江測繪均采用本地化方案）。
- 落地便捷：通過 Ollama 或一體機（如宇視科技），無需復雜開發，上傳文檔即可啟動（華為云案例 60 分鐘搭建完成）。
總結
DeepSeekRAG 是 **“檢索糾錯 + 模型生成” 的閉環方案 **，尤其適合需要事實準確性、數據安全的場景。它不僅是技術，更是連接大模型與行業落地的橋梁 —— 讓 AI 從 “講故事” 轉向 “解決實際問題”。
（注：結合 DeepSeek 官方特性與政企落地案例，突出技術價值與場景適配性。）
