Udostępnij za pośrednictwem

Tworzenie aplikacji do czatu sztucznej inteligencji przy użyciu platformy .NET

  • Artykuł

Z tego przewodnika Szybki start dowiesz się, jak utworzyć konwersacyjną aplikację do czatu konsolowego platformy .NET przy użyciu modelu OpenAI lub Azure OpenAI. Aplikacja używa Microsoft.Extensions.AI biblioteki, aby można było napisać kod przy użyciu abstrakcji sztucznej inteligencji, a nie określonego zestawu SDK. Abstrakcje sztucznej inteligencji umożliwiają zmianę bazowego modelu sztucznej inteligencji przy minimalnych zmianach kodu.

Uwaga

Biblioteka Microsoft.Extensions.AI jest obecnie dostępna w wersji zapoznawczej.

Wymagania wstępne

  • Zestaw .NET 8.0 SDK — zainstaluj zestaw .NET 8.0 SDK.
  • Klucz interfejsu API z interfejsu OpenAI , aby można było uruchomić ten przykład.
  • W systemie Windows wymagany jest program PowerShell v7+ . Aby zweryfikować wersję, uruchom polecenie pwsh w terminalu. Powinna zwrócić bieżącą wersję. Jeśli zwraca błąd, wykonaj następujące polecenie: dotnet tool update --global PowerShell.

Wymagania wstępne

Uwaga

Można również użyć jądra semantycznego , aby wykonać zadania w tym artykule. Semantyczne jądro to lekki zestaw SDK typu open source, który umożliwia tworzenie agentów sztucznej inteligencji i integrowanie najnowszych modeli sztucznej inteligencji z aplikacjami platformy .NET.

Klonowanie przykładowego repozytorium

Możesz utworzyć własną aplikację, wykonując kroki opisane w sekcjach z wyprzedzeniem lub sklonować repozytorium GitHub zawierające ukończone przykładowe aplikacje dla wszystkich przewodników Szybki start. Jeśli planujesz używać usługi Azure OpenAI, przykładowe repozytorium jest również ustrukturyzowane jako szablon interfejsu wiersza polecenia dla deweloperów platformy Azure, który może aprowizować zasób usługi Azure OpenAI.

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

Tworzenie aplikacji

Wykonaj poniższe kroki, aby utworzyć aplikację konsolową platformy .NET w celu nawiązania połączenia z modelem sztucznej inteligencji.

  1. W pustym katalogu na komputerze użyj dotnet new polecenia , aby utworzyć nową aplikację konsolową:

    dotnet new console -o ChatAppAI

  2. Zmień katalog na folder aplikacji:

    cd ChatAppAI

  3. Zainstaluj wymagane pakiety:

    dotnet add package Azure.Identity
dotnet add package Azure.AI.OpenAI
dotnet add package Microsoft.Extensions.AI.OpenAI
dotnet add package Microsoft.Extensions.Configuration
dotnet add package Microsoft.Extensions.Configuration.UserSecrets

    dotnet add package OpenAI
dotnet add package Microsoft.Extensions.AI.OpenAI
dotnet add package Microsoft.Extensions.Configuration
dotnet add package Microsoft.Extensions.Configuration.UserSecrets

  4. Otwórz aplikację w programie Visual Studio Code (lub edytorze).

    code .

Tworzenie usługi sztucznej inteligencji

Przykładowe repozytorium GitHub jest ustrukturyzowane jako szablon interfejsu wiersza polecenia dla deweloperów platformy Azure (azd), którego azd można użyć do aprowizacji usługi Azure OpenAI i modelu.

  1. W terminalu lub wierszu polecenia przejdź do src\quickstarts\azure-openai katalogu przykładowego repozytorium.

  2. Uruchom polecenie , azd up aby aprowizować zasoby usługi Azure OpenAI. Utworzenie usługi Azure OpenAI i wdrożenie modelu może potrwać kilka minut.

    azd up

    azd Konfiguruje również wymagane wpisy tajne użytkownika dla przykładowej aplikacji, takie jak punkt końcowy usługi Azure OpenAI i nazwa modelu.

Konfigurowanie aplikacji

  1. Przejdź do katalogu głównego projektu platformy .NET z poziomu terminalu lub wiersza polecenia.

  2. Uruchom następujące polecenia, aby skonfigurować klucz interfejsu API OpenAI jako wpis tajny dla przykładowej aplikacji:

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

Dodawanie kodu aplikacji

Aplikacja używa Microsoft.Extensions.AI pakietu do wysyłania i odbierania żądań do modelu sztucznej inteligencji i ma na celu zapewnienie użytkownikom informacji o szlakach turystycznych.

  1. W pliku Program.cs dodaj następujący kod, aby nawiązać połączenie i uwierzytelnić się z modelem AI.

    using Microsoft.Extensions.Configuration;
using Microsoft.Extensions.AI;
using Azure.AI.OpenAI;
using Azure.Identity;

var config = new ConfigurationBuilder().AddUserSecrets<Program>().Build();
string endpoint = config["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"];
string deployment = config["AZURE_OPENAI_GPT_NAME"];

IChatClient chatClient =
    new AzureOpenAIClient(new Uri(endpoint), new DefaultAzureCredential())
        .AsChatClient(deployment);

    Uwaga

    DefaultAzureCredential wyszukuje poświadczenia uwierzytelniania z lokalnego narzędzia. Jeśli nie używasz szablonu azd do aprowizacji zasobu usługi Azure OpenAI, musisz przypisać Azure AI Developer rolę do konta użytego do logowania się do programu Visual Studio lub interfejsu wiersza polecenia platformy Azure. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Uwierzytelnianie w usługach azure AI za pomocą platformy .NET.

    using Microsoft.Extensions.Configuration;
using Microsoft.Extensions.AI;
using OpenAI;

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

// Create the IChatClient
IChatClient chatClient =
    new OpenAIClient(key).AsChatClient(model);

  2. Utwórz monit systemowy o podanie modelu sztucznej inteligencji z początkowym kontekstem roli i instrukcjami dotyczącymi zaleceń dotyczących turystyki pieszej:

    // Start the conversation with context for the AI model
List<ChatMessage> chatHistory = new()
    {
        new ChatMessage(ChatRole.System, """
            You are a friendly hiking enthusiast who helps people discover fun hikes in their area.
            You introduce yourself when first saying hello.
            When helping people out, you always ask them for this information
            to inform the hiking recommendation you provide:

            1. The location where they would like to hike
            2. What hiking intensity they are looking for

            You will then provide three suggestions for nearby hikes that vary in length
            after you get that information. You will also share an interesting fact about
            the local nature on the hikes when making a recommendation. At the end of your
            response, ask if there is anything else you can help with.
        """)
    };

  3. Utwórz pętlę konwersacyjną, która akceptuje monit wejściowy od użytkownika, wysyła monit do modelu i wyświetla uzupełnianie odpowiedzi:

    while (true)
{
    // Get user prompt and add to chat history
    Console.WriteLine("Your prompt:");
    var userPrompt = Console.ReadLine();
    chatHistory.Add(new ChatMessage(ChatRole.User, userPrompt));

    // Stream the AI response and add to chat history
    Console.WriteLine("AI Response:");
    var response = "";
    await foreach (var item in
        chatClient.CompleteStreamingAsync(chatHistory))
    {
        Console.Write(item.Text);
        response += item.Text;
    }
    chatHistory.Add(new ChatMessage(ChatRole.Assistant, response));
    Console.WriteLine();
}

  4. Użyj polecenia , dotnet run aby uruchomić aplikację:

    dotnet run

    Aplikacja wyświetla odpowiedź ukończenia z modelu sztucznej inteligencji. Wyślij dodatkowe monity i zadawaj inne pytania, aby eksperymentować z funkcją czatu sztucznej inteligencji.

Czyszczenie zasobów

Jeśli nie potrzebujesz już przykładowej aplikacji lub zasobów, usuń odpowiednie wdrożenie i wszystkie zasoby.

azd down

Następne kroki