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.NET AI 채팅 앱 데이터에 대한 인사이트 가져오기

  • 아티클

.NET 8 콘솔 앱을 사용하여 OpenAI gpt-3.5-turbo 모델에 연결해 AI 개발을 시작합니다. 의미 체계 커널을 사용하여 AI 모델에 연결하여 하이킹 데이터를 분석하고 인사이트를 제공합니다.

필수 조건

  • .NET 8.0 SDK - .NET 8.0 SDK를 설치합니다.
  • 이 샘플을 실행할 수 있는 OpenAI의 API 키입니다.
  • Windows에서는 PowerShell v7+이 필요합니다. 버전의 유효성을 검사하려면 터미널에서 pwsh(을)를 실행합니다. 현재 버전을 반환해야 합니다. 오류가 반환되면 다음 명령을 실행합니다. dotnet tool update --global PowerShell.

.NET 8 콘솔 앱을 사용하여 Azure에 배포된 OpenAI gpt-3.5-turbo 모델에 연결해 AI 개발을 시작합니다. 의미 체계 커널을 사용하여 AI 모델에 연결하여 하이킹 데이터를 분석하고 인사이트를 제공합니다.

필수 조건

샘플 프로젝트 가져오기

샘플 리포지토리 복제

앞의 섹션의 단계를 사용하여 고유한 앱을 만들거나 모든 빠른 시작에 대해 완료된 샘플 앱이 포함된 GitHub 리포지토리를 복제할 수 있습니다. Azure OpenAI를 사용하려는 경우 샘플 리포지토리는 Azure OpenAI 리소스를 프로비전할 수 있는 Azure 개발자 CLI 템플릿으로도 구성됩니다.

git clone https://github.com/dotnet/ai-samples.git

Azure OpenAI 서비스 만들기

샘플 GitHub 리포지토리는 Azure OpenAI 서비스 및 모델을 프로비전하는 데 사용할 수 있는 azd Azure 개발자 CLI(azd) 템플릿으로 구성됩니다.

  1. 터미널 또는 명령 프롬프트에서 샘플 리포지토리의 디렉터리로 이동합니다 src\quickstarts\azure-openai .

  2. 명령을 azd up 실행하여 Azure OpenAI 리소스를 프로비전합니다. Azure OpenAI 서비스를 만들고 모델을 배포하는 데 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다.

    azd up

    azd 또한 Azure OpenAI 엔드포인트 및 모델 이름과 같은 샘플 앱에 필요한 사용자 비밀을 구성합니다.

하이킹 채팅 샘플 사용해 보기

  1. 터미널이나 명령 프롬프트에서 src\quickstarts\openai\semantic-kernel\03-ChattingAboutMyHikes 디렉터리로 이동합니다.

  2. 다음 명령을 실행하여 OpenAI API 키를 샘플 앱의 암호로 구성합니다.

    dotnet user-secrets init
dotnet user-secrets set OpenAIKey <your-openai-key>

  3. dotnet run 명령을 사용하여 앱을 실행합니다.

    dotnet run

  1. 터미널이나 명령 프롬프트에서 semantic-kernel\02-HikerAI 디렉터리로 이동합니다.

  2. dotnet run 명령을 사용하여 앱을 실행합니다.

    dotnet run

    팁

    오류 메시지가 표시되면 Azure OpenAI 리소스 배포가 완료되지 않았을 수 있습니다. 몇 분 정도 기다렸다가 다시 시도해 보세요.

코드 탐색

이 애플리케이션은 Microsoft.SemanticKernel 패키지를 사용하여 OpenAI 서비스에 요청을 보내고 받습니다.

전체 애플리케이션은 Program.cs 파일에 포함되어 있습니다. 처음 몇 줄의 코드는 구성 값을 설정하고 dotnet user-secrets 명령을 사용하여 이전에 설정한 OpenAI 키를 가져옵니다.

var config = new ConfigurationBuilder().AddUserSecrets<Program>().Build();
string model = "gpt-3.5-turbo";
string key = config["OpenAIKey"];

OpenAIChatCompletionService 서비스는 요청과 응답을 편리하게 수행할 수 있습니다.

// Create the OpenAI Chat Completion Service
OpenAIChatCompletionService service = new(model, key);

OpenAIChatCompletionService 클라이언트가 만들어지면 앱이 파일 hikes.md의 콘텐츠를 읽고 이를 사용하여 시스템 프롬프트를 추가해 모델에 더 많은 컨텍스트를 제공합니다. 이는 대화 중에 모델 동작 및 생성된 완료에 영향을 줍니다.

이 애플리케이션은 Microsoft.SemanticKernel 패키지를 사용하여 Azure에 배포된 Azure OpenAI 서비스에 요청을 보내고 받습니다.

전체 애플리케이션은 Program.cs 파일에 포함되어 있습니다. 코드의 처음 몇 줄은 애플리케이션 프로비전 중에 dotnet user-secrets에 설정된 비밀 및 구성 값을 로드합니다.

// == Retrieve the local secrets saved during the Azure deployment ==========
var config = new ConfigurationBuilder().AddUserSecrets<Program>().Build();
string endpoint = config["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"];
string deployment = config["AZURE_OPENAI_GPT_NAME"];

AzureOpenAIChatCompletionService 서비스는 요청과 응답을 편리하게 수행할 수 있습니다.

// == Create the Azure OpenAI Chat Completion Service  ==========
AzureOpenAIChatCompletionService service = new(deployment, endpoint, new DefaultAzureCredential());

OpenAIChatCompletionService 클라이언트가 만들어지면 앱이 파일 hikes.md의 콘텐츠를 읽고 이를 사용하여 시스템 프롬프트를 추가해 모델에 더 많은 컨텍스트를 제공합니다. 이는 대화 중에 모델 동작 및 생성된 완료에 영향을 줍니다.

// Provide context for the AI model
ChatHistory chatHistory = new($"""
    You are upbeat and friendly. You introduce yourself when first saying hello. 
    Provide a short answer only based on the user hiking records below:  

    {File.ReadAllText("hikes.md")}
    """);
Console.WriteLine($"{chatHistory.Last().Role} >>> {chatHistory.Last().Content}");

다음 코드는 AddUserMessage 함수를 사용하여 모델에 사용자 프롬프트를 추가합니다. GetChatMessageContentAsync 함수는 시스템 및 사용자 프롬프트를 기반으로 응답을 생성하도록 모델에 지시합니다.

// Start the conversation
chatHistory.AddUserMessage("Hi!");
Console.WriteLine($"{chatHistory.Last().Role} >>> {chatHistory.Last().Content}");

chatHistory.Add(
    await service.GetChatMessageContentAsync(
        chatHistory,
        new OpenAIPromptExecutionSettings()
        { 
            MaxTokens = 400 
        }));
Console.WriteLine($"{chatHistory.Last().Role} >>> {chatHistory.Last().Content}");

앱은 모델의 응답을 chatHistory에 추가하여 채팅 기록이나 컨텍스트를 유지합니다.

// Continue the conversation with a question.
chatHistory.AddUserMessage(
    "I would like to know the ratio of the hikes I've done in Canada compared to other countries.");

Console.WriteLine($"{chatHistory.Last().Role} >>> {chatHistory.Last().Content}");

chatHistory.Add(await service.GetChatMessageContentAsync(
    chatHistory,
    new OpenAIPromptExecutionSettings()
    { 
        MaxTokens = 400 
    }));

Console.WriteLine($"{chatHistory.Last().Role} >>> {chatHistory.Last().Content}");

시스템 또는 사용자 프롬프트를 사용자 지정하여 다양한 질문과 컨텍스트를 제공합니다.

  • 비가 올 때 하이킹을 몇 번 했나요?
  • 2021년에 하이킹을 몇 번 했나요?

모델은 입력을 기반으로 각 프롬프트에 대한 관련 응답을 생성합니다.

리소스 정리

샘플 애플리케이션이나 리소스가 더 이상 필요하지 않으면 해당 배포와 모든 리소스를 제거합니다.

azd down

문제 해결

Windows에서는 azd up(을)를 실행한 후 다음과 같은 오류 메시지가 나타날 수 있습니다.

postprovision.ps1은 디지털 서명되지 않았습니다. 스크립트가 시스템에서 실행되지 않습니다.

애플리케이션에 사용되는 .NET 사용자 비밀을 설정하기 위해 postprovision.ps1 스크립트가 실행됩니다. 이 오류를 방지하려면 다음 PowerShell 명령을 실행합니다.

Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass

그런 다음 azd up 명령을 다시 실행합니다.

발생할 수 있는 다른 오류:

'pwsh'가 내부 또는 외부 명령, 실행 가능한 프로그램 또는 배치 파일로 인식되지 않습니다. 경고: 종료 코드: '1', 경로: '.\infra\post-script\postprovision.ps1'으로 인해 'postprovision' 후크가 실패했습니다. : 종료 코드: 1 ContinueOnError가 true로 설정되었으므로 실행이 계속됩니다.

애플리케이션에 사용되는 .NET 사용자 비밀을 설정하기 위해 postprovision.ps1 스크립트가 실행됩니다. 이 오류를 방지하려면 다음 PowerShell 명령을 사용하여 스크립트를 수동으로 실행합니다.

.\infra\post-script\postprovision.ps1

이제 .NET AI 앱에 사용자 암호가 구성되어 테스트할 수 있습니다.

다음 단계