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Invoque funções .NET usando um modelo de IA

  • Artigo

Neste início rápido, você cria um aplicativo de bate-papo AI do console .NET para se conectar a um modelo de IA com a chamada de função local habilitada. 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.

Nota

A Microsoft.Extensions.AI biblioteca está atualmente em Pré-visualização.

Pré-requisitos

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

Pré-requisitos

Nota

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

Clone o repositório de exemplo

Você pode criar seu próprio aplicativo usando as etapas nas seções à frente 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 é estruturado como um modelo de 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 a aplicação

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 no computador, use o dotnet new comando para criar um novo aplicativo de console:

    dotnet new console -o FunctionCallingAI

  2. Altere o diretório para a pasta do aplicativo:

    cd FunctionCallingAI

  3. Instale os pacotes necessários:

    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. Abra o aplicativo no código do Visual Studio ou seu editor de escolha

    code .

Criar o serviço de IA

O repositório GitHub de exemplo é estruturado como um modelo de CLI (azd) do Desenvolvedor do Azure, que azd pode ser usado para provisionar o serviço e o modelo do Azure OpenAI 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 azd up comando para provisionar os recursos do Azure OpenAI. Pode levar vários minutos para criar o serviço Azure OpenAI 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 Azure OpenAI e o nome do modelo.

Configurar o aplicativo

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

  2. Execute os seguintes comandos para configurar sua chave de API 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 para o modelo de IA.

  1. No arquivo Program.cs, adicione o seguinte código para se conectar e autenticar no modelo AI. O ChatClient também está configurado para usar a chamada de função, que permite que as funções .NET em seu código sejam chamadas pelo 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 client =
    new ChatClientBuilder()
        .UseFunctionInvocation()
        .Use(
            new AzureOpenAIClient(new Uri(endpoint),
            new DefaultAzureCredential())
                .AsChatClient(deployment));

    Nota

    DefaultAzureCredential Procura credenciais de autenticação a partir das ferramentas locais. Se você não estiver usando o azd modelo para provisionar o recurso do Azure OpenAI, 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 .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. Crie um novo ChatOptions objeto que contenha uma função embutida que o modelo de IA pode chamar para obter o clima atual. A declaração de função inclui um delegado para executar parâmetros lógicos e de nome e descrição para descrever a finalidade da função para o modelo de IA.

    // 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. Adicione um prompt do sistema ao chatHistory para fornecer contexto e instruções ao modelo. Envie um prompt do usuário com uma pergunta que exija que o modelo de IA chame a função registrada para responder corretamente à pergunta.

    // 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. Use o dotnet run comando para executar o aplicativo:

    dotnet run

    O aplicativo imprime uma resposta de conclusão do modelo de IA que inclui dados fornecidos pela função .NET. O modelo de IA entendeu que a função registrada estava disponível e a chamou automaticamente para gerar uma resposta adequada.

Clean up resources (Limpar recursos)

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

azd down

Próximos passos