在ACS中使用AI网关实现自建DeepSeek联网搜索_容器计算服务(ACS)-阿里云帮助中心

阿里云开源的AI网关Higress通过集成搜索引擎的实时结果，增强AI模型的回答准确性和时效性。基于Higress构建的MSE云原生网关，为大量企业客户提供了全托管、免运维的高可用网关服务。本文介绍如何基于MSE云原生网关实现ACS集群中自建DeepSeek推理服务的联网搜索能力。

背景介绍

Higress是一款阿里云开源的AI网关，支持国内外主流模型供应商和基于vLLM/ollama等自建的DeepSeek模型，同时支持Kubernetes的Ingress API和Gateway API标准。

Higress提供了大量AI插件，可以一站式增强自建DeepSeek的能力，例如：

支持对接夸克/Google/Bing/ElasticSearch等多种搜索引擎来源，实现联网搜索能力。Higress通过集成搜索引擎的实时结果，增强AI模型的回答准确性和时效性。插件会自动将搜索结果注入到提示模板中，并根据配置决定是否在最终回答中添加引用来源。
支持基于Token的限流防护能力，避免自建模型被突发流量打挂，导致长时间不可服务。
支持基于阿里云内容安全服务对大模型输入输出内容进行安全对齐，同时支持数据脱敏功能。
支持基于语义缓存，降低大模型资源开销，并提高响应速度。

前提条件

已创建MSE云原生网关，网关类型为普通实例，支持插件市场功能。
已在ACS集群安装MSE Ingress Controller，由于ACS自动新建的MSE云原生网关为Serverless实例，需要手动选择使用已创建的普通实例。
已使用ACS GPU算力构建DeepSeek推理服务，例如使用以下三种方式中的一种：

操作步骤

步骤一：创建Ingress资源

Ingress配置和Service的配置密切相关，具体Service名称可在容器计算服务控制台，进入目标集群后选择网络 > 服务查询。以下为在ACS上部署DeepSeek所使用的Service配置示例：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: deepseek-r1
spec:
  type: ClusterIP
  selector:
    app: deepseek-r1
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 8000
      targetPort: 8000

则在相同命名空间下，可以创建如下Ingress配置：

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: deepseek-r1
spec:
  ingressClassName: mse
  rules:
    - http:
        paths:
          - backend:
              service:
                name: deepseek-r1
                port: 
                  number: 8000
            path: /v1/chat/completions
            pathType: Exact

说明

您可以通过Kubernetes官方文档查看更多Ingress字段配置说明。

步骤二：配置搜索引擎服务

在MSE云原生网关控制台创建各个搜索引擎API域名对应的服务，以配置Higress对接夸克、Google、Bing等搜索引擎。

登录MSE网关管理控制台。
在左侧导航栏选择云原生网关 > 网关列表。
在网关列表页面，单击已经关联ACS的目标网关名称，然后在左侧导航栏，选择路由管理。
在路由管理页面，选择服务标签，并点击创建服务按钮，如下图所示。

创建夸克搜索引擎对应的服务

夸克搜索引擎API需要API Key才可以使用，可以参考阿里云IQS服务进行申请。

按如下方式进行对应字段配置：

服务来源：DNS 域名
服务名称：quark
服务端口：443
域名列表：cloud-iqs.aliyuncs.com
TLS 模型：单向 TLS
服务名称标识：cloud-iqs.aliyuncs.com

创建Google搜索引擎对应的服务

Google搜索引擎API需要API Key才可以使用，需要自行申请。

按如下方式进行对应字段配置：

服务来源：DNS 域名
服务名称：google
服务端口：443
域名列表：customsearch.googleapis.com
TLS 模型：单向 TLS
服务名称标识：customsearch.googleapis.com

创建Bing搜索引擎对应的服务

Bing搜索引擎API需要API Key才可以使用，需要自行申请。

按如下方式进行对应字段配置：

服务来源：DNS 域名
服务名称：bing
服务端口：443
域名列表：api.bing.microsoft.com
TLS 模型：单向 TLS
服务名称标识：api.bing.microsoft.com

步骤三：配置AI搜索增强插件

您可以在MSE云原生网关的控制台的插件市场中开启AI搜索增强插件：

在网关列表页面，单击目标网关名称，然后在左侧导航栏，选择插件市场。
在插件市场页面，搜索框中输入“ai-search”，点击卡片进入。

在ai-search插件页面，标签页选中插件配置，即可通过YAML方式进行配置，具体的配置字段说明可以点击插件文档标签页进行查看。

夸克配置

其他搜索引擎配置

searchFrom:
  - apiKey: your-quark-api-key # <<< 替换成你自己的 quark api key
    servicePort: 443
    type: quark
    serviceName: quark.dns
needReference: true

searchFrom:
  - apiKey: your-quark-api-key # <<< 替换成你自己的 quark api key
    servicePort: 443
    type: quark
    serviceName: quark.dns
  - apiKey: your-google-api-key # <<< 替换成你自己的 google api key
    cx: your-search-engine-id
    servicePort: 443
    type: google
    serviceName: google.dns
  - apiKey: bing-key # <<< 替换成你自己的 bing api key
    servicePort: 443
    type: bing
    serviceName: bing.dns
# 设置为 true，则会在回答结果中标注引用来源
needReference: true

完成上述配置后，您可以将自建的DeepSeek模型接入联网搜索。然而此时所有用户请求将原封不动地发给搜索引擎，返回的搜索结果可能并不满足预期。您可以通过开启插件的搜索改写功能，从而获得两大额外附加能力：

搜索引擎优化：根据原始问题，智能生成一条或多条经过优化的搜索查询语句，以提高搜索引擎的响应质量和相关性。
查询需求识别：智能识别问题是否需要通过搜索引擎来回答，例如需求是翻译文档，系统将自动避免向搜索引擎发起请求，从而提升响应速度和准确性。

搜索改写的配置方式如下：

searchFrom:
  - apiKey: your-quark-api-key
    servicePort: 443
    type: quark
    serviceName: quark.dns
needReference: true
# ↓ 下面是搜索改写配置
searchRewrite:
  # 这里复用了上面部署的 r1 模型，搜索重写更建议使用 deepseek-v3 等非推理模型
  llmServiceName: deepseek-r1.default.svc.cluster.local
  llmServicePort: 8000
  llmUrl: /v1/chat/completions
  llmModelName: deepseek-r1

步骤四：验证搜索效果

在网关实例的基本概览页面，可以看到网关的入口地址（NLB是域名，CLB是IP）。

获取入口地址后，可以直接使用curl命令进行测试：

curl http://<入口地址>/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-r1",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Is it possible to train an LLM with small dataset and low cost?"
      }
    ],
    "max_tokens": 1024,
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 0.9,
    "seed": 10
  }'

以下是使用LobeChat聊天工具对接的效果：