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自建 DeepSeek 时代已来,联网搜索如何高效实现

  • 2025-03-18
    浙江
  • 本文字数:1549 字

    阅读完需:约 5 分钟

作者:张添翼(澄潭)

开源 LLM 的新纪元:DeepSeek 带来的技术平权

随着 DeepSeek 等高质量开源大模型的涌现,企业自建智能问答系统的成本已降低 90% 以上。基于 7B/13B 参数量的模型在常规 GPU 服务器上即可获得商业级响应效果,配合 Higress 开源 AI 网关的增强能力,开发者可快速构建具备实时联网搜索能力的智能问答系统。

Higress:零代码增强 LLM 的瑞士军刀

Higress 作为云原生 API 网关,通过 wasm 插件提供开箱即用的 AI 增强能力:



主要能力矩阵:


  • 联网搜索: 实时接入互联网最新信息

  • 智能路由: 多模型负载均衡与自动兜底

  • 安全防护: 敏感词过滤与注入攻击防御

  • 效能优化: 请求缓存+token 配额管理

  • 可观测性: 全链路监控与审计日志

联网搜索的技术实现与场景价值

Higress AI 搜索增强插件代码已经开源,可以点击此处查看插件文档和代码。

核心架构解析

关键技术特性

1. 多引擎智能分流


  • 公共搜索(Google/Bing/Quark)获取实时资讯

  • 学术搜索(Arxiv)对接科研场景

  • 私有搜索(Elasticsearch)连接企业/个人知识库


2. 搜索增强核心思路


  • LLM 重写 Query:基于 LLM 识别用户意图,生成搜索命令,可以大幅提升搜索增强效果

  • 关键词提炼:针对不同的引擎,需要生成不同的提示词,例如 Arxiv 里英文论文居多,关键词需要用英文

  • 领域识别:仍以 Arxiv 举例,Arxiv 划分了计算机科学/物理学/数学/生物学等等不同学科下的细分领域,指定领域进行搜索,可以提升搜索准确度

  • 长查询拆分:长查询可以拆分为多个短查询,提高搜索效率

  • 高质量数据:Google/Bing/Arxiv 搜索都只能输出文章摘要,而基于阿里云信息检索对接 Quark 搜索,可以获取全文,可以提高 LLM 生成内容的质量

典型应用场景效果展示

金融资讯问答

前沿技术探索


医疗问题解答


从开源到落地:三步构建智能问答系统

1. 基础部署

# 一行命令安装并启动Higress网关curl -sS  https://higress.cn/ai-gateway/install.sh | bash
# 用vllm部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B示意python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model=deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B --dtype=half --tensor-parallel-size=4 --enforce-eager
复制代码

2. 插件配置

可以通过 http://127.0.0.1:8001 访问 higress 控制台,给 ai-search 插件做如下配置。


plugins:searchFrom:- type: quark  apiKey: "your-aliyun-ak"  keySecret: "your-aliyun-sk"  serviceName: "aliyun-svc.dns"  servicePort: 443- type: google  apiKey: "your-google-api-key"  cx: "search-engine-id"  serviceName: "google-svc.dns"  servicePort: 443- type: bing  apiKey: "bing-key"  serviceName: "bing-svc.dns"  servicePort: 443- type: arxiv  serviceName: "arxiv-svc.dns"   servicePort: 443searchRewrite:  llmServiceName: "llm-svc.dns"  llmServicePort: 443  llmApiKey: "your-llm-api-key"  llmUrl: "https://api.example.com/v1/chat/completions"  llmModelName: "deepseek-chat"  timeoutMillisecond: 15000
复制代码

3. 对接 SDK 或前端

使用这个 OpenAI 协议 BaseUrl:http://127.0.0.1:8080/v1,就可以使用 ChatBox/LobeChat 等支持 OpenAI 协议的对话工具进行对话。


也可以直接使用 OpenAI 的 SDK 对接,如下所示:



import jsonfrom openai import OpenAI
client = OpenAI( api_key="none", base_url="http://localhost:8080/v1",)
completion = client.chat.completions.create( model="deepseek-r1", messages=[ {"role": "user", "content": "分析一下国际金价走势"} ], stream=False)
print(completion.choices[0].message.content)
复制代码


通过 Higress+DeepSeek 的开源组合,企业可在 24 小时内完成从零到生产级的智能问答系统部署,使 LLM 真正成为业务增长的智能引擎。

发布于: 6 小时前阅读数: 2
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阿里云云原生 2019-05-21 加入

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