C# net deepseek RAG AI开发 全流程 介绍

deepseek本地部署教程及net开发对接 步骤详解：安装教程及net开发对接全流程介绍

DeepSeekRAG 中的 RAG，全称是 Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成），是一种结合外部知识库检索与大模型生成能力的技术架构。其核心逻辑是：让大模型在生成回答前，先从指定知识库（如文档、数据库）中检索相关信息，再基于检索内容优化输出，从而提升答案的准确性和可靠性，减少 “幻觉”（虚构错误信息）。

一、安装 Ollama

　　1、下载安装包

　　访问Ollama 官网：Ollama

　点击对应系统的下载链接（Windows 用户选择 Windows 版本)。

　　下载完成后安装

控制台验证是否成功安装，这样就表示安装成功了

二、下载并部署 Deepseek-R1 模型

　　1、通过 Ollama 拉取模型

　　在浏览器中访问模型库中的 Deepseek-R1 页面：

deepseek-r1:1.5b

配置高可以选择满血版

　根据自己电脑配置，建议选择参数较小的 8B 版本。

　　在 CMD 中执行以下命令自动下载并部署模型：

　　ollama run deepseek-r1:8b

　　执行后，系统会自动下载模型文件，下载完成后进入交互模式。

三、测试 Deepseek 模型交互

　　1、命令行交互测试

　　在 CMD 窗口中执行：

　　ollama run deepseek-r1:8b

　　你将进入一个交互界面，可以输入问题，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 这个网站，推荐一些热门歌曲";
List<SearchResult> result = await searchService.SearchAsync(query);
if (!result.Any())
{
    chatHistory.AddSystemMessage("抱歉，未找到相关搜索结果。我会基于已有知识继续为您服务。");
}
else
{
    chatHistory.AddSystemMessage($"已为您找到 {result.Count()} 条相关结果：");
    foreach (var item in result)
        chatHistory.AddSystemMessage($"• {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} 音娱AI：{chatHistory[i].Content}";
        Console.WriteLine(output);
    } 
    i++;
}

//await foreach (var item in chatService.GetStreamingChatMessageContentsAsync(chatHistory))
//{
//    Console.Write(item.Content);
//}

四,DeepSeekRAG 结果

🔍 DeepSeekRAG 的独特性：DeepSeek 模型与 RAG 的深度融合

1. 技术原理

   • 检索阶段：通过向量数据库（如 FAISS）对本地文档进行语义分块和向量化存储，DeepSeek 模型在接问题后，先检索匹配度最高的文本片段（如摘要 1 提到 “仅需引用 3 个文档片段”）。
   • 生成阶段：结合检索结果和问题，DeepSeek 利用严格提示机制（不确定时拒绝回答），生成基于事实的回答，避免纯模型的臆造。

2. DeepSeek 模型的核心优势

   • 低成本本地化：性能媲美 OpenAI 模型，但成本仅 5%，支持本地部署（无需联网），保障数据安全（如黑龙江测绘局、黄河水利委员会的内部知识库应用）。
   • 抗幻觉能力：通过 RAG 强制关联检索结果，回答准确率超 92%（宇视科技案例），尤其适合专业领域（如水利、测绘、医疗）。
   • 场景化适配：支持 PDF 解析、多模态检索（图文混合），并通过 Ollama 框架实现 “开箱即用”（如华为云案例中，上传 PDF 即可构建专属问答库）。

🚀 DeepSeekRAG 的典型应用场景

1. 企业知识问答

   • 上传内部文档（政策、手册、历史数据），生成精准回答。例如：黄河水利委员会用 RAG 调用防汛知识库，自动生成洪水调度方案。
   • 优势：避免员工反复翻查文档，支持 “自然语言提问 + 图文报告输出”（如三门峡水库的数字孪生系统）。

2. 垂直领域智能助手

   • 医疗导诊：结合病历和医学指南，DeepSeekRAG 可辅助分诊（宇视科技案例，看病效率提升 50%）。
   • 法律 / 政务咨询：黑龙江测绘局通过 RAG 解析法规，实现 “智能问答 + 流程指引”。

3. 数据自动化处理

   • 自动清洗、标注地理信息数据（测绘案例），或生成标准化公文（如报告总结、会议纪要），减少人工干预。

🌟 为什么选择 DeepSeekRAG？

• 性价比：开源模型 + 本地化部署，成本远低于云端 API（如摘要 1 提到 “仅为 OpenAI 的 5%”）。
• 安全合规：数据不出本地，符合政府、金融等敏感行业需求（黄河水利、黑龙江测绘均采用本地化方案）。
• 落地便捷：通过 Ollama 或一体机（如宇视科技），无需复杂开发，上传文档即可启动（华为云案例 60 分钟搭建完成）。

总结

DeepSeekRAG 是 **“检索纠错 + 模型生成” 的闭环方案 **，尤其适合需要事实准确性、数据安全的场景。它不仅是技术，更是连接大模型与行业落地的桥梁 —— 让 AI 从 “讲故事” 转向 “解决实际问题”。
（注：结合 DeepSeek 官方特性与政企落地案例，突出技术价值与场景适配性。）