연습 - 자동으로 함수 호출

10분

의미 체계 커널 SDK를 사용하면 커널에서 참조되는 함수와 프롬프트를 자동으로 조정할 수 있습니다. 함수와 프롬프트를 수동으로 호출하는 대신 이 도구를 사용하면 시간을 절약하고 애플리케이션을 더욱 스마트하게 만들 수 있습니다. 시도해 보기:

개발 환경 준비

이러한 연습을 위해 시작 프로젝트를 사용할 수 있습니다. 시작 프로젝트를 설정하려면 다음 단계를 따릅니다.

Important

이 단계를 완료하려면 Visual Studio Code 및 .NET Framework 8.0이 설치되어 있어야 합니다. Visual Studio Code C# 개발 키트 확장을 설치해야 할 수도 있습니다.

Visual Studio Code를 엽니다.
Visual Studio Code 시작 섹션에서 Git 리포지토리 복제를 선택합니다.
URL 표시줄에 https://github.com/MicrosoftLearning/MSLearn-Develop-AI-Agents-with-Azure-OpenAI-and-Semantic-Kernel-SDK.git를 입력합니다.
파일 탐색기에서 바탕 화면의 폴더와 같이 쉽게 찾고 기억할 수 있는 위치에 새 폴더를 만듭니다.
리포지토리 대상으로 선택 단추를 클릭합니다.

프로젝트를 성공적으로 복제하려면 GitHub에 로그인해야 합니다.
Visual Studio Code에서 프로젝트 열기
탐색기에서 M05-auto-invoke-functions/M05-Project 폴더를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 통합 터미널에서 열기를 클릭합니다.
M05-auto-invoke-functions/M05-Project 폴더 확장

"Program.cs" 파일이 표시됩니다.
Program.cs 파일을 열고 Azure OpenAI Services 배포 이름, API 키, 엔드포인트로 다음 변수를 업데이트합니다.
```
string yourDeploymentName = "";
string yourEndpoint = "";
string yourAPIKey = "";
```

이제 연습을 시작할 준비가 되었습니다. 행운을 빕니다!

사용자에게 콘서트 제안

'Plugins' 폴더에 'MusicConcertPlugin.cs'라는 새 파일을 만듭니다.
MusicConcertPlugin' 파일에 다음 코드를 추가합니다.
```
using System.ComponentModel;
using Microsoft.SemanticKernel;

public class MusicConcertPlugin
{
    [KernelFunction, Description("Get a list of upcoming concerts")]
    public static string GetTours()
    {
        string dir = Directory.GetCurrentDirectory();
        string content = File.ReadAllText($"{dir}/data/concertdates.txt");
        return content;
    }
}
```
GetTours 함수는 'concertdates.txt'라는 파일을 읽고 콘텐츠를 반환합니다. 이 함수는 예정된 콘서트 목록을 검색하는 데 사용됩니다.

다음으로, 사용자가 최근에 연주한 음악을 기반으로 콘서트를 제안하도록 LLM에 요청하는 프롬프트를 만듭니다.
'Prompts' 폴더에 'SuggestConcert'라는 새 폴더를 만듭니다.

다음 콘텐츠로 'SuggestConcert' 폴더에 'config.json' 파일을 만듭니다.

{
    "schema": 1,
    "type": "completion",
    "description": "Suggest a concert to the user",
    "execution_settings": {
        "default": {
            "max_tokens": 4000,
            "temperature": 0
        }
    },
    "input_variables": [
        {
            "name": "upcomingConcerts",
            "description": "A list of artist's upcoming concerts",
            "required": true
        },
        {
            "name": "recentlyPlayedSongs",
            "description": "A list of songs recently played by the user",
            "required": true
        },
        {
            "name": "location",
            "description": "The user's location",
            "required": true
        }
    ]
}

다음 콘텐츠로 'SuggestConcert' 폴더에 'skprompt.txt' 파일을 만듭니다.
```
Based on the user's recently played songs:
{{$recentlyPlayedSongs}}

And a list of upcoming concerts:
{{$upcomingConcerts}}

Suggest an upcoming concert. The user lives in {{$location}}, 
please recommend a relevant concert that is close to their location.
```
이 프롬프트는 사용자가 최근에 재생한 노래와 위치를 기반으로 콘서트를 제안하도록 LLM에 요청합니다. 다음으로, 자동 함수 호출 설정을 사용하도록 설정합니다.
Program.cs 파일 및 다음 using 문을 엽니다.
```
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI;
```
이 패키지를 사용하면 자동 함수 호출 설정을 사용할 수 있습니다.

Program.cs 파일을 다음 코드로 업데이트합니다.

kernel.ImportPluginFromType<MusicLibraryPlugin>();
kernel.ImportPluginFromType<MusicConcertPlugin>();
kernel.ImportPluginFromPromptDirectory("Prompts");

OpenAIPromptExecutionSettings settings = new()
{
    ToolCallBehavior = ToolCallBehavior.AutoInvokeKernelFunctions
};

string prompt = @"I live in Portland OR USA. Based on my recently 
    played songs and a list of upcoming concerts, which concert 
    do you recommend?";

var result = await kernel.InvokePromptAsync(prompt, new(settings));

Console.WriteLine(result);

터미널에 dotnet run을 입력합니다.

생성된 제안은 최근 재생된 노래와 위치를 기반으로 콘서트를 권장해야 합니다. 출력은 다음 응답과 유사할 수 있습니다.
```
Based on your recently played songs and your location in Portland, OR, I would recommend attending the upcoming concert of Lisa Taylor. She will be performing in Portland on April 16, 2024. This concert would be a great opportunity for you to enjoy live music and experience Lisa Taylor' beautiful songs.
```
의미론적 커널은 사용할 적절한 플러그인 함수를 자동으로 감지하여 올바른 매개변수를 전달합니다. 위치를 수정하여 권장 사항이 어떻게 변경되는지 확인할 수 있습니다. 프롬프트를 변경하여 LLM에 라이브러리에서 노래를 제안하도록 지시할 수도 있습니다.

AutoInvokeKernelFunctions 설정을 사용하면 의미론적 커널이 커널에 추가된 함수 및 프롬프트를 자동으로 호출할 수 있습니다. 이 도구를 사용하면 더 적은 코드를 사용하여 동적이고 강력한 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

연습 - 자동으로 함수 호출

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