연습 - 파일에 프롬프트 저장

15분

사용자에게 여행 대상을 제안하고 작업을 권장한다고 가정해 보겠습니다. 이 연습에서는 프롬프트를 만들고 파일에 저장하는 방법을 실습합니다. 그럼 시작하겠습니다.

이전 연습에서 만든 Visual Studio Code 프로젝트를 엽니다.

Program.cs 파일에서 이전 연습에서 만든 prompt 및 input 변수를 제거하여 다음 코드를 남게 합니다.

using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Plugins.Core;

var builder = Kernel.CreateBuilder();
builder.AddAzureOpenAIChatCompletion(
    "your-deployment-name",
    "your-endpoint",
    "your-api-key",
    "deployment-model");
var kernel = builder.Build();

프로젝트에 다음 폴더가 있는지 확인합니다.
- ‘Prompts’
- ‘Prompts/TravelPlugins’
- ‘Prompts/TravelPlugins/SuggestDestinations’
- ‘Prompts/TravelPlugins/GetDestination’
- ‘Prompts/TravelPlugins/SuggestActivities’
이러한 디렉터리를 사용하면 프롬프트를 구성하는 데 도움이 됩니다. 먼저, 사용자가 여행하려는 목적지를 식별하는 프롬프트를 만듭니다. 프롬프트를 만들려면 config.json 및 skprompt.txt 파일을 만들어야 합니다. 그럼 시작하겠습니다.

GetDestination 폴더에서 config.json 파일을 열고 다음 코드를 입력합니다.

{
    "schema": 1,
    "type": "completion",
    "description": "Identify the destination of the user's travel plans",
    "execution_settings": {
        "default": {
            "max_tokens": 1200,
            "temperature": 0
        }
    },
    "input_variables": [
        {
            "name": "input",
            "description": "Text from the user that contains their travel destination",
            "required": true
        }
    ]
}

이 구성은 프롬프트가 수행하는 작업과 수락할 입력 변수를 커널에 알려줍니다. 다음으로, skprompt.txt 파일에 프롬프트 텍스트를 제공합니다.

GetDestination 폴더에서 skprompt.txt 파일을 열고 다음 텍스트를 입력합니다.

<message role="system">
Instructions: Identify the destination the user wants to travel to.
</message>
<message role="user">
I am so excited to take time off work! My partner and I are thinking about going to Santorini in Greece! I absolutely LOVE Greek food, I can't wait to be some place warm.
</message>
<message role="assistant">Santorini, Greece</message>

<message role="user">{{$input}}</message>

이 프롬프트는 LLM(대규모 언어 모델)이 사용자 입력을 필터링하고 텍스트에서 목적지만 검색하는 데 도움이 됩니다.

SuggestDestinations 폴더에서 config.json 파일을 열고 다음 텍스트를 입력합니다.

{
    "schema": 1,
    "type": "completion",
    "description": "Recommend travel destinations to the user",
    "execution_settings": {
        "default": {
            "max_tokens": 1200,
            "temperature": 0.3
        }
    },
    "input_variables": [
        {
            "name": "input",
            "description": "Details about the user's travel plans",
            "required": true
        }
    ]
}

이 구성에서는 출력을 보다 창의적으로 만들기 위해 열기를 조금 더할 수 있습니다.

SuggestDestinations 폴더에서 skprompt.txt 파일을 열고 다음 텍스트를 입력합니다.

The following is a conversation with an AI travel assistant. 
The assistant is helpful, creative, and very friendly.

<message role="user">Can you give me some travel destination 
suggestions?</message>

<message role="assistant">Of course! Do you have a budget or 
any specific activities in mind?</message>

<message role="user">${input}</message>

이 프롬프트는 입력에 따라 사용자에게 여행 목적지를 제안합니다. 이제 목적지에서 활동을 추천하는 플러그 인을 만들어 보겠습니다.

SuggestActivities 폴더에서 config.json 파일을 열고 다음 텍스트를 입력합니다.

{
    "schema": 1,
    "type": "completion",
    "description": "Recommend activities at a travel destination to the user",
    "execution_settings": {
        "default": {
            "max_tokens": 4000,
            "temperature": 0.3
        }
    },
    "input_variables": [
        {
            "name": "history",
            "description": "Background information about the user",
            "required": true
        },
        {
            "name": "destination",
            "description": "The user's travel destination",
            "required": true
        }
    ]
}

이 구성에서는 기록 및 생성된 텍스트에 더 많은 텍스트를 허용하도록 max_tokens를 늘립니다.

SuggestActivities 폴더에서 skprompt.txt 파일을 열고 다음 텍스트를 입력합니다.

You are a travel assistant. You are helpful, creative, and very friendly.
Consider your previous conversation with the traveler: 
{{$history}}

The traveler would like some activity recommendations, things to do, and points 
of interest for their trip. They want to go to {{$destination}}.
Please provide them with a list of things they might like to do at their chosen destination.

이제 새 프롬프트를 가져오고 테스트해 보겠습니다!

Program.cs 파일을 다음 코드로 업데이트합니다.

using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Plugins.Core;
using Microsoft.SemanticKernel.ChatCompletion;

var builder = Kernel.CreateBuilder();
builder.AddAzureOpenAIChatCompletion(
    "your-deployment-name",
    "your-endpoint",
    "your-api-key",
    "deployment-model");
var kernel = builder.Build();

kernel.ImportPluginFromType<ConversationSummaryPlugin>();
var prompts = kernel.ImportPluginFromPromptDirectory("Prompts/TravelPlugins");

ChatHistory history = [];
string input = @"I'm planning an anniversary trip with my spouse. We like hiking, 
    mountains, and beaches. Our travel budget is $15000";

var result = await kernel.InvokeAsync<string>(prompts["SuggestDestinations"],
    new() {{ "input", input }});

Console.WriteLine(result);
history.AddUserMessage(input);
history.AddAssistantMessage(result);

이 코드에서 만든 플러그 인을 가져옵니다. 또한 ChatHistory 개체를 사용하여 사용자의 대화를 저장합니다. 마지막으로, SuggestDestinations 프롬프트에 일부 정보를 전달하고 결과를 기록합니다. 다음으로, 사용자에게 어디로 가고 싶은지 물어보고 몇 가지 활동을 추천하겠습니다.

다음 코드를 Program.cs 파일에 추가합니다.
```
Console.WriteLine("Where would you like to go?");
input = Console.ReadLine();

result = await kernel.InvokeAsync<string>(prompts["SuggestActivities"],
    new() {
        { "history", history },
        { "destination", input },
    }
);
Console.WriteLine(result);
```
이 코드에서는 사용자로부터 일부 입력을 받아 사용자가 어디로 가고 싶은지 확인합니다. 그런 다음 목적지 및 대화 기록을 사용하여 SuggestActivities 프롬프트를 호출합니다.

코드를 테스트하려면 터미널에 dotnet run을 입력합니다.

최종 출력은 다음과 유사할 수 있습니다.

Absolutely! Japan is a wonderful destination with so much to see and do. Here are some recommendations for activities and points of interest:

1. Visit Tokyo Tower: This iconic tower offers stunning views of the city and is a must-visit attraction.

2. Explore the temples of Kyoto: Kyoto is home to many beautiful temples, including the famous Kiyomizu-dera and Fushimi Inari-taisha.

3. Experience traditional Japanese culture: Attend a tea ceremony, try on a kimono, or take a calligraphy class to immerse yourself in Japanese culture.

이제 AI 여행 도우미의 시작을 만들었습니다! 입력을 변경하여 LLM이 응답하는 방법을 확인합니다.

연습 - 파일에 프롬프트 저장

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