1简介

相信通过阅读上一篇《[deepseek本地部署最简教程]》,各位用户已经轻松实现了基于Ollama平台的本地模型部署。但我们注意到,在获得离线智能服务的同时,许多用户亟需突破本地数据的限制——如何让这个强大的AI引擎真正成为与时俱进的智能搜索引擎?这正是我们今天要重点探讨的技术升级方向。通过本文的实操指南,您将解锁核心应用场景,在现有部署基础上扩展在线检索功能,智能整合网络资源。无论是构建行业知识库,还是实现舆情监控平台,您都能让模型在理解用户需求后,实时抓取GitHub技术文档、行业白皮书、最新科研成果等高质量网络资源。我们将带您打通本地推理与在线搜索的技术融合路径。

2准备

Page Assist 是实现 AI 搜索引擎的关键技术,充当了 DeepSeek 与互联网之间的桥梁。它是一款开源的浏览器扩展,旨在为用户提供便捷的本地 AI 模型交互方式。通过该扩展,用户可以在任何网页上开启一个侧边栏(即“sidebar”),与本地运行的 AI 模型进行互动。Page Assist 支持多种浏览器,包括 Chrome、Brave、Edge 和 Firefox。

3安装Page Assist

以下是安装链接:

https://pageassist.xyz/

只需打开浏览器,这里以 Edge 浏览器为例。用户也可以选择 Chrome 或 Firefox 等浏览器,但前提是需要使用科学上网工具,而 Edge 浏览器则无需此类工具。

如果点击install now后无法进入网页则使用下面的直链直接进入

Edge浏览器

https://microsoftedge.microsoft.com/addons/detail/page-assist-a-web-ui-fo/ogkogooadflifpmmidmhjedogicnhooa

Chrome浏览器

https://chromewebstore.google.com/detail/page-assist-%E6%9C%AC%E5%9C%B0-ai-%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84-web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo

Firefox浏览器

https://addons.mozilla.org/en-US/firefox/addon/page-assist/

点击获取

添加扩展

点击浏览器顶部图标

点击Page Assist

如果你的ollama是开的,则会显示

4配置

配置语言

配置搜索引擎。总搜索结果是他会找到几个消息来源,配置越大消息来源越多

如果你可以科学上网可以使用Google搜索

如果不能可以使用baidu搜索

5使用

我们选择本地 1.5b 模型,可以看到通过联网搜索,它能够获取各种信息模型,甚至点击对应的链接,还能找到相关的消息来源

6非本地部署API使用方法

如果用户使用的是API,我们也可以使用API来实现网络搜索

如果没有找到对应的提供商,如硅基流动,我们可以选择custom来自己创建

之后添加custom模型,硅基流动的模型名称如下,我们选择:Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1

`deepseek-ai/DeepSeek-R1,` `Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1,` `deepseek-ai/DeepSeek-V3,` `Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3,` `deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B,` `deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B,` `deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B,` `deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B,` `deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B,` `deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B,` `Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B,` `Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B,` `Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B,` 

之后选择API模型即可

7写在最后

当然,Page Assist 还有其他功能,如文件管理功能,实现聊天共享(需自建服务器)等,这里就不再赘述,各位请自行探索。

AI大模型学习路线

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第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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