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從 .NET AI 聊天應用程式深入解析您的資料

  • 發行項

開始使用 .NET 8 主機應用程式連線至 OpenAI gpt-3.5-turbo 模型進行 AI 開發。 您將使用語意核心連線至 AI 模型，以分析健行資料並提供深入解析。

必要條件

  • .NET 8.0 SDK - 安裝 .NET 8.0 SDK。
  • OpenAI 中的 API 金鑰，因此您可以執行此範例。
  • 在 Windows 上，需要 PowerShell v7+。 若要驗證您的版本，請在終端機中執行 pwsh。 其應該會傳回目前的版本。 如果傳回錯誤，請執行下列命令：dotnet tool update --global PowerShell。

使用 .NET 8 主機應用程式連線至部署在 Azure 上的 OpenAI gpt-3.5-turbo 模型，開始 AI 開發。 您將使用語意核心連線至 AI 模型，以分析健行資料並提供深入解析。

必要條件

取得範例專案

複製範例存放庫

您可以使用先前各節中的步驟建立自己的應用程式，也可以複製包含所有快速入門已完成範例應用程式的 GitHub 存放庫。 如果您打算使用 Azure OpenAI，範例存放庫也會結構化為可為您布建 Azure OpenAI 資源的 Azure 開發人員 CLI 範本。

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

建立 Azure OpenAI 服務

範例 GitHub 存放庫的結構是 Azure 開發人員 CLI （azd） 範本， azd 可用來為您布建 Azure OpenAI 服務和模型。

  1. 從終端機或命令提示字元中，流覽至 src\quickstarts\azure-openai 範例存放庫的目錄。

  2. azd up執行 命令來布建 Azure OpenAI 資源。 建立 Azure OpenAI 服務並部署模型可能需要幾分鐘的時間。

    azd up

    azd 也會為範例應用程式設定必要的用戶密碼，例如 Azure OpenAI 端點和模型名稱。

請嘗試健行聊天範例

  1. 從終端機或命令提示字元中，瀏覽至 src\quickstarts\openai\semantic-kernel\03-ChattingAboutMyHikes 目錄。

  2. 執行下列命令，將 OpenAI API 金鑰設定為範例應用程式的祕密：

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

  3. 使用 dotnet run 命令來執行應用程式：

    dotnet run

  1. 從終端機或命令提示字元中，瀏覽至 semantic-kernel\02-HikerAI 目錄。

  2. 使用 dotnet run 命令來執行應用程式：

    dotnet run

    提示

    如果您收到錯誤訊息，Azure OpenAI 資源可能尚未完成部署。 請稍候幾分鐘再試一次。

探索程式碼

應用程式使用 Microsoft.SemanticKernel 套件來傳送及接收 OpenAI 服務的要求。

整個應用程式都包含在 Program.cs 檔案中。 前幾行程式碼會設定組態值，並取得先前使用 dotnet user-secrets 命令設定的 OpenAI 金鑰。

var config = new ConfigurationBuilder().AddUserSecrets<Program>().Build();
string model = "gpt-3.5-turbo";
string key = config["OpenAIKey"];

OpenAIChatCompletionService 服務促進要求和回應。

// Create the OpenAI Chat Completion Service
OpenAIChatCompletionService service = new(model, key);

建立 OpenAIChatCompletionService 用戶端之後，應用程式會讀取檔案 hikes.md 的內容，並藉由新增系統提示為模型提供更多內容。 這會影響模型行為和交談中產生的完成。

應用程式使用 Microsoft.SemanticKernel 套件來傳送及接收在 Azure 中部署的 Azure OpenAI 服務之要求。

整個應用程式都包含在 Program.cs 檔案中。 前幾行程式碼會載入應用程式佈建期間在 dotnet user-secrets 中設定的秘密和組態值。

// == Retrieve the local secrets saved during the Azure deployment ==========
var config = new ConfigurationBuilder().AddUserSecrets<Program>().Build();
string endpoint = config["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"];
string deployment = config["AZURE_OPENAI_GPT_NAME"];

AzureOpenAIChatCompletionService 服務促進要求和回應。

// == Create the Azure OpenAI Chat Completion Service  ==========
AzureOpenAIChatCompletionService service = new(deployment, endpoint, new DefaultAzureCredential());

建立 OpenAIChatCompletionService 用戶端之後，應用程式會讀取檔案 hikes.md 的內容，並藉由新增系統提示為模型提供更多內容。 這會影響模型行為和交談中產生的完成。

// Provide context for the AI model
ChatHistory chatHistory = new($"""
    You are upbeat and friendly. You introduce yourself when first saying hello. 
    Provide a short answer only based on the user hiking records below:  

    {File.ReadAllText("hikes.md")}
    """);
Console.WriteLine($"{chatHistory.Last().Role} >>> {chatHistory.Last().Content}");

以下程式碼使用 AddUserMessage 函式將使用者提示新增至模型中。 GetChatMessageContentAsync 函式指示模型根據系統和使用者提示產生回應。

// Start the conversation
chatHistory.AddUserMessage("Hi!");
Console.WriteLine($"{chatHistory.Last().Role} >>> {chatHistory.Last().Content}");

chatHistory.Add(
    await service.GetChatMessageContentAsync(
        chatHistory,
        new OpenAIPromptExecutionSettings()
        { 
            MaxTokens = 400 
        }));
Console.WriteLine($"{chatHistory.Last().Role} >>> {chatHistory.Last().Content}");

應用程式將模型的回應新增至 chatHistory 中，以維護聊天記錄或内容。

// Continue the conversation with a question.
chatHistory.AddUserMessage(
    "I would like to know the ratio of the hikes I've done in Canada compared to other countries.");

Console.WriteLine($"{chatHistory.Last().Role} >>> {chatHistory.Last().Content}");

chatHistory.Add(await service.GetChatMessageContentAsync(
    chatHistory,
    new OpenAIPromptExecutionSettings()
    { 
        MaxTokens = 400 
    }));

Console.WriteLine($"{chatHistory.Last().Role} >>> {chatHistory.Last().Content}");

自訂系統或使用者提示，以提供不同的問題和内容：

  • 我在下雨時健行了多少次？
  • 2021 年我健行了多少次？

模型根據您的輸入產生對每個提示的相關回應。

清除資源

當您不再需要範例應用程式或資源時，請移除對應的部署和所有資源。

azd down

疑難排解

在 Windows 上，執行 azd up 之後，您可能會收到下列錯誤訊息：

postprovision.ps1 未以數位方式簽署。 指令碼不會在系統上執行

執行指令碼 postprovision.ps1 以設定應用程式中使用的 .NET 使用者密碼。 若要避免此錯誤，請執行下列 PowerShell 命令：

Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass

然後重新執行 azd up 命令。

另一個可能的錯誤：

'pwsh' 並未經辨識為內部或外部命令、可執行程式或批次檔案。 警告：'postprovision' 攔截失敗，結束代碼為：'1'，路徑：'.\infra\post-script\postprovision.ps1'。 ：結束代碼：1 會繼續執行，因為 ContinueOnError 已設定為 true。

執行指令碼 postprovision.ps1 以設定應用程式中使用的 .NET 使用者密碼。 若要避免此錯誤，請使用下列 PowerShell 命令手動執行指令碼：

.\infra\post-script\postprovision.ps1

.NET AI 應用程式現在已設定使用者祕密，且可以進行測試。

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