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Criar um aplicativo de chat alimentado por IA com o .NET

  • Artigo

Neste início rápido, você aprenderá a criar um aplicativo de chat de console do .NET de conversação usando um modelo OpenAI ou OpenAI do Azure. O aplicativo usa a Microsoft.Extensions.AI biblioteca para que você possa escrever código usando abstrações de IA em vez de um SDK específico. As abstrações de IA permitem que você altere o modelo de IA subjacente com alterações mínimas de código.

Observação

A Microsoft.Extensions.AI biblioteca está atualmente em versão prévia.

Pré-requisitos

  • SDK do .NET 8.0: instalar o SDK do .NET 8.0.
  • Uma chave de API da OpenAI para que você possa executar este exemplo.
  • No Windows, o PowerShell v7+ é necessário. Para validar sua versão, execute pwsh em um terminal. Deve retornar a versão atual. Se ele retornar um erro, execute o seguinte comando: dotnet tool update --global PowerShell.

Pré-requisitos

Observação

Você também pode usar o Kernel Semântico para realizar as tarefas deste artigo. O Semantic Kernel é um SDK leve e de software livre que permite criar agentes de IA e integrar os modelos de IA mais recentes em seus aplicativos .NET.

Clone o repositório de amostra

Você pode criar seu próprio aplicativo usando as etapas nas seções a seguir ou pode clonar o repositório GitHub que contém os aplicativos de exemplo concluídos para todos os inícios rápidos. Se você planeja usar o Azure OpenAI, o repositório de exemplo também será estruturado como um modelo da CLI do Desenvolvedor do Azure que pode provisionar um recurso do Azure OpenAI para você.

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

Criar o aplicativo

Conclua as etapas a seguir para criar um aplicativo de console .NET para se conectar a um modelo de IA.

  1. Em um diretório vazio em seu computador, use o dotnet new comando para criar um novo aplicativo de console:

    dotnet new console -o ChatAppAI

  2. Altere o diretório para a pasta do aplicativo:

    cd ChatAppAI

  3. Instale os pacotes necessários:

    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. Abra o aplicativo no Visual Studio Code (ou no editor de sua escolha).

    code .

Criar o serviço de IA

O repositório do GitHub de exemplo é estruturado como um modelo da CLI do Desenvolvedor do Azure (azd), que azd pode usar para provisionar o serviço e o modelo do OpenAI do Azure para você.

  1. Em um terminal ou prompt de comando, navegue até o src\quickstarts\azure-openai diretório do repositório de exemplo.

  2. Execute o comando azd up para provisionar os recursos do OpenAI do Azure. Pode levar vários minutos para criar o Serviço OpenAI do Azure e implantar o modelo.

    azd up

    azd também configura os segredos de usuário necessários para o aplicativo de exemplo, como o ponto de extremidade do OpenAI do Azure e o nome do modelo.

Configurar o aplicativo

  1. Navegue até a raiz do seu projeto .NET em um terminal ou prompt de comando.

  2. Execute os seguintes comandos para configurar sua chave de API da OpenAI como um segredo para o aplicativo de exemplo:

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

Adicionar o código do aplicativo

O aplicativo usa o Microsoft.Extensions.AI pacote para enviar e receber solicitações ao modelo de IA e foi projetado para fornecer aos usuários informações sobre trilhas para caminhadas.

  1. No arquivo Program.cs, adicione o código a seguir para se conectar e autenticar no modelo de IA.

    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);

    Observação

    DefaultAzureCredential Procura credenciais de autenticação de suas ferramentas locais. Se você não estiver usando o azd modelo para provisionar o recurso OpenAI do Azure, precisará atribuir a Azure AI Developer função à conta usada para entrar no Visual Studio ou na CLI do Azure. Para obter mais informações, consulte Autenticar nos serviços de IA do Azure com o .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. Crie um prompt do sistema para fornecer ao modelo de IA o contexto da função inicial e as instruções sobre recomendações de caminhada:

    // 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. Crie um loop de conversação que aceite um prompt de entrada do usuário, envie o prompt para o modelo e imprima a conclusão da resposta:

    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. Use o comando dotnet run para executar o aplicativo:

    dotnet run

    O aplicativo imprime a resposta de conclusão do modelo de IA. Envie prompts de acompanhamento adicionais e faça outras perguntas para experimentar a funcionalidade de bate-papo de IA.

Limpar os recursos

Quando você não precisar mais dos recursos ou do aplicativo de exemplo, remova a implantação correspondente e todos os recursos.

azd down

Próximas etapas