演習 - 曲の提案に入れ子になった関数を使用する

10 分

この演習では、ネイティブ関数と、最近の再生に基づいてユーザーにお勧めの曲を生成するように LLM に求めるプロンプトを組み合わせます。それでは始めましょう。

開発環境を準備する

これらの演習では、スタータープロジェクトを使用できます。スタータープロジェクトを設定するには、次の手順を使用します。

重要

これらの手順を完了するには、Visual Studio Code と .NET Framework 8.0 がインストールされている必要があります。 Visual Studio Code C# 開発キット拡張機能のインストールが必要になる場合もあります。

Visual Studio Code を開きます。
Visual Studio Code の[開始] セクションで、[Git リポジトリのクローン] を選択してください。
URL バーに、「https://github.com/MicrosoftLearning/MSLearn-Develop-AI-Agents-with-Azure-OpenAI-and-Semantic-Kernel-SDK.git」と入力してください
エクスプローラーで、デスクトップ内のフォルダーなど、見つけやすく覚えやすい場所に新しいフォルダーを作成してください。
[リポジトリの場所を選択] ボタンをクリックしてください。

プロジェクトを正常にクローンするには、GitHub にサインインする必要があります。
Visual Studio Code でプロジェクトを開きます。
エクスプローラーで、M04-combine-prompts-and-functions/M04-Project フォルダーを右クリックし、[統合ターミナルで開く] をクリックします。
M04-combine-prompts-and-functions/M04-Project フォルダーを展開します。

"Program.cs" ファイルが表示されます。
Program.cs ファイルを開き、以下の変数をお使いの Azure OpenAI Services のデプロイ名、API キー、エンドポイントに更新します。
```
string yourDeploymentName = "";
string yourEndpoint = "";
string yourKey = "";
```

これで、演習を始める準備ができました。がんばってください。

パーソナライズされた曲のレコメンデーションを提供する

MusicLibraryPlugin.cs ファイルに次の関数を追加します。

[KernelFunction, Description("Get a list of music available to the user")]
public static string GetMusicLibrary()
{
    string dir = Directory.GetCurrentDirectory();
    string content = File.ReadAllText($"{dir}/data/musiclibrary.txt");
    return content;
}

次のコードで "Program.cs" ファイルを更新します。

var kernel = builder.Build();
kernel.ImportPluginFromType<MusicLibraryPlugin>();

string prompt = @"This is a list of music available to the user:
    {{MusicLibraryPlugin.GetMusicLibrary}} 

    This is a list of music the user has recently played:
    {{MusicLibraryPlugin.GetRecentPlays}}

    Based on their recently played music, suggest a song from
    the list to play next";

var result = await kernel.InvokePromptAsync(prompt);
Console.WriteLine(result);

このコードで、ネイティブ関数とセマンティックプロンプトを組み合わせます。ネイティブ関数は、大規模言語モデル (LLM) 単独ではアクセスできなかったユーザーデータを取得でき、LLM はテキスト入力に基づいて曲のレコメンデーションを生成できます。

コードをテストするには、ターミナルに入力 dotnet run します。

次の出力のような応答が表示されます。
```
Based on the user's recently played music, a suggested song to play next could be "Sabry Aalil" since the user seems to enjoy pop and Egyptian pop music.
```
Note

生成される曲のレコメンデーションは、ここに示されている曲とは異なる場合があります。

ネイティブ関数とセマンティックプロンプトの組み合わせに成功しました。これで音楽レコメンデーションエージェントの始まりです! プロンプトと入力ファイルを試してみて、他にどのようなレコメンデーションを生成できるかを確認してください。

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パーソナライズされた曲のレコメンデーションを提供する

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