import、Code Review、反复调试，这些你觉得麻烦的小事，现在可以“搞定”了。
一文学会在Comate AI IDE中配置Rules
基于NASA数据与React+Three.js技术栈，探索编程智能体在3D仿真领域的应用突破
本文详细介绍如何通过Ollama框架与DeepSeek大模型结合，实现本地化部署并赋予模型联网搜索能力。从环境搭建、模型加载到网络扩展，提供全流程技术指南，助力开发者构建安全可控的私有化AI问答系统。
本地部署的大模型如Deepseek、Qwen、Llama因缺乏联网能力导致信息滞后，本文提出通过工具调用、RAG架构、API集成三种技术路径实现网络搜索扩展，并提供代码示例与性能优化方案。
本文详细阐述在Windows系统上本地部署DeepSeek-R1大模型，并集成本地知识库、联网搜索及Agent功能的全流程技术方案，涵盖环境配置、模型优化、功能扩展及性能调优等核心环节。
本文深入解析Deepseek-R1的联网搜索功能，从技术架构、核心优势、应用场景到开发实践，全面揭示其如何通过实时信息整合与多模态交互，为开发者与企业用户提供高效、精准的智能搜索解决方案。
DeepSeek-V2.5-1210正式上线，支持实时联网搜索，在医疗、金融、教育等场景实现性能跃升，开发者可通过API快速接入。
本文详细介绍了两种让本地部署的DeepSeek-r1模型具备联网搜索功能的方法，包括使用Web检索插件和集成外部搜索引擎API，助力开发者低成本实现AI模型的网络搜索能力。
本文详细阐述如何在Java环境中集成DeepSeek大模型，通过RESTful API与本地知识库、搜索引擎对接，实现智能问答、实时信息检索等功能，包含技术选型、代码实现与优化策略。
本文围绕DeepSeek4联网搜索的查询速度与结果准确性优化展开，从技术架构、算法设计、缓存策略及用户交互四个维度提出系统性解决方案，为开发者提供可落地的实践指南。
本文深度剖析DeepSeek各版本的核心特性、技术架构及适用场景，结合性能对比与实战案例，为开发者提供版本选型、迁移优化及成本控制的系统性建议。
本文详细解析DeepSeek本地联网实现方法，提供适配本地/在线模型的完整技术方案，包含网络架构设计、代码实现与性能优化技巧。
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