Udostępnij za pośrednictwem

Wywoływanie funkcji platformy .NET przy użyciu modelu AI

  • Artykuł

W tym przewodniku Szybki start utworzysz aplikację do czatu AI konsoli platformy .NET w celu nawiązania połączenia z modelem sztucznej inteligencji z włączoną funkcją lokalną. 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

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 FunctionCallingAI

  2. Zmień katalog na folder aplikacji:

    cd FunctionCallingAI

  3. Zainstaluj wymagane pakiety:

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

    dotnet add package Microsoft.Extensions.AI
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 wybranym 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 pliku projet 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 AI.

  1. W pliku Program.cs dodaj następujący kod, aby nawiązać połączenie i uwierzytelnić się z modelem AI. Element ChatClient jest również skonfigurowany do używania wywołania funkcji, co umożliwia wywoływanie funkcji platformy .NET w kodzie przez model sztucznej inteligencji.

    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 client =
    new ChatClientBuilder()
        .UseFunctionInvocation()
        .Use(
            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.AI;
using Microsoft.Extensions.Configuration;
using OpenAI;

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

IChatClient client =
    new ChatClientBuilder()
        .UseFunctionInvocation()
        .Use(
            new OpenAIClient(key)
                .AsChatClient(model));

  2. Utwórz nowy ChatOptions obiekt, który zawiera funkcję śródliniową, którą model sztucznej inteligencji może wywołać, aby uzyskać bieżącą pogodę. Deklaracja funkcji zawiera delegata do uruchamiania logiki i nazwy i parametrów opisu w celu opisania przeznaczenia funkcji do modelu AI.

    // Add a new plugin with a local .NET function that should be available to the AI model
var chatOptions = new ChatOptions
{
    Tools = [AIFunctionFactory.Create((string location, string unit) =>
    {
        // Here you would call a weather API to get the weather for the location
        return "Periods of rain or drizzle, 15 C";
    },
    "get_current_weather",
    "Get the current weather in a given location")]
};

  3. Dodaj monit systemowy do elementu chatHistory , aby podać kontekst i instrukcje do modelu. Wyślij monit użytkownika z pytaniem, które wymaga, aby model sztucznej inteligencji wywołał zarejestrowaną funkcję w celu poprawnego udzielenia odpowiedzi na pytanie.

    // System prompt to provide context
List<ChatMessage> chatHistory = [new(ChatRole.System, """
    You are a hiking enthusiast who helps people discover fun hikes in their area. You are upbeat and friendly.
    """)];

// Weather conversation relevant to the registered function
chatHistory.Add(new ChatMessage(ChatRole.User,
    "I live in Montreal and I'm looking for a moderate intensity hike. What's the current weather like? "));
Console.WriteLine($"{chatHistory.Last().Role} >>> {chatHistory.Last()}");

var response = await client.CompleteAsync(chatHistory, chatOptions);
chatHistory.Add(new ChatMessage(ChatRole.Assistant, response.Message.Contents));
Console.WriteLine($"{chatHistory.Last().Role} >>> {chatHistory.Last()}");

  4. Użyj polecenia , dotnet run aby uruchomić aplikację:

    dotnet run

    Aplikacja wyświetla odpowiedź ukończenia z modelu AI, który zawiera dane dostarczone przez funkcję .NET. Model sztucznej inteligencji zrozumiał, że zarejestrowana funkcja była dostępna i została wywołana automatycznie, aby wygenerować właściwą odpowiedź.

Czyszczenie zasobów

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

azd down

Następne kroki