练习 - 自动调用函数

10 分钟

通过语义内核 SDK，可自动协调内核中引用的函数和提示。此工具帮助你节省时间并使应用程序更智能，而不是手动调用函数和提示。让我们尝试一下吧！

准备开发环境

在这些练习中，你可以使用初学者项目。使用以下步骤设置初学者项目：

重要

必须安装 Visual Studio Code 和 .NET Framework 8.0 才能完成这些步骤。可能还需要安装 Visual Studio Code C# 开发工具包扩展。

打开 Visual Studio Code。
在 Visual Studio Code 的“开始”部分下，选择“克隆 Git 存储库”。
在 URL 栏中，输入 https://github.com/MicrosoftLearning/MSLearn-Develop-AI-Agents-with-Azure-OpenAI-and-Semantic-Kernel-SDK.git
在文件资源管理器中，在易于查找和记住的位置（例如桌面中的文件夹）中创建新文件夹。
单击“选择为存储库目标”按钮。

需要登录到 GitHub 才能成功克隆项目。
在 Visual Studio Code 中打开项目
在资源管理器中，右键单击“M05-auto-invoke-functions/M05-Project”文件夹，然后单击“在集成终端中打开”
展开“M05-auto-invoke-functions/M05-Project”文件夹

此时应会看到“Program.cs”文件。
打开 Program.cs 文件，然后使用 Azure OpenAI 服务部署名称、API 密钥、终结点来更新以下变量。
```
string yourDeploymentName = "";
string yourEndpoint = "";
string yourAPIKey = "";
```

现在，你已准备好开始进行练习。祝你好运！

向用户推荐音乐会

在“Plugins”文件夹中，创建一个名为“MusicConcertPlugin.cs”的新文件

在“MusicConcertPlugin.cs”文件中，添加以下代码：

using System.ComponentModel;
using Microsoft.SemanticKernel;

public class MusicConcertPlugin
{
    [KernelFunction, Description("Get a list of upcoming concerts")]
    public static string GetTours()
    {
        string dir = Directory.GetCurrentDirectory();
        string content = File.ReadAllText($"{dir}/data/concertdates.txt");
        return content;
    }
}

GetTours 函数读取名为“concertdates.txt”的文件并返回内容。此函数将用于检索即将举行的音乐会的列表。

接下来，创建一个提示，让 LLM 根据用户最近播放的音乐推荐音乐会。

在“Prompts”文件夹中，创建一个名为“SuggestConcert”的新文件夹

在“SuggestConcert”文件夹中创建一个“config.json”文件，其中包含以下内容：

{
    "schema": 1,
    "type": "completion",
    "description": "Suggest a concert to the user",
    "execution_settings": {
        "default": {
            "max_tokens": 4000,
            "temperature": 0
        }
    },
    "input_variables": [
        {
            "name": "upcomingConcerts",
            "description": "A list of artist's upcoming concerts",
            "required": true
        },
        {
            "name": "recentlyPlayedSongs",
            "description": "A list of songs recently played by the user",
            "required": true
        },
        {
            "name": "location",
            "description": "The user's location",
            "required": true
        }
    ]
}

在“SuggestConcert”文件夹中创建一个“skprompt.txt”文件，其中包含以下内容：

Based on the user's recently played songs:
{{$recentlyPlayedSongs}}

And a list of upcoming concerts:
{{$upcomingConcerts}}

Suggest an upcoming concert. The user lives in {{$location}}, 
please recommend a relevant concert that is close to their location.

此提示让 LLM 根据用户最近播放的歌曲和所在位置推荐音乐会。接下来，启用自动函数调用设置。

打开 Program.cs 文件并使用以下语句：
```
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI;
```
此包将允许使用自动函数调用设置。

用以下代码更新 Program.cs 文件：

kernel.ImportPluginFromType<MusicLibraryPlugin>();
kernel.ImportPluginFromType<MusicConcertPlugin>();
kernel.ImportPluginFromPromptDirectory("Prompts");

OpenAIPromptExecutionSettings settings = new()
{
    ToolCallBehavior = ToolCallBehavior.AutoInvokeKernelFunctions
};

string prompt = @"I live in Portland OR USA. Based on my recently 
    played songs and a list of upcoming concerts, which concert 
    do you recommend?";

var result = await kernel.InvokePromptAsync(prompt, new(settings));

Console.WriteLine(result);

在终端中输入 dotnet run

生成的建议应会根据最近播放的歌曲和位置推荐音乐会。输出可能与以下响应类似：
```
Based on your recently played songs and your location in Portland, OR, I would recommend attending the upcoming concert of Lisa Taylor. She will be performing in Portland on April 16, 2024. This concert would be a great opportunity for you to enjoy live music and experience Lisa Taylor' beautiful songs.
```
语义内核会自动检测要使用的适当插件函数，并传递正确的参数。可以尝试修改位置以查看建议有何变化。还可以尝试更改提示，让 LLM 从库中推荐一首歌曲。

AutoInvokeKernelFunctions 设置允许语义内核自动调用添加到内核中的函数和提示。此工具可让你使用更少的代码创建动态、可靠的应用程序。

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