練習 - 使用巢狀函式推薦歌曲

10 分鐘

在此練習中，您會將原生函式與提示結合，以要求 LLM 根據使用者最近的播放歌曲，為使用者產生建議的歌曲。現在就開始吧！

準備您的開發環境

針對這些練習，您可以使用入門專案。使用下列步驟來設定入門專案：

重要

您必須安裝 Visual Studio Code 和 .NET Framework 8.0，才能完成這些步驟。您可能也需要安裝 Visual Studio Code C# 開發套件延伸模組。

打開 Visual Studio Code。
在 Visual Studio Code [開始] 區段之下，選取 [複製 Git 存放庫]。
在 URL 列中，輸入 https://github.com/MicrosoftLearning/MSLearn-Develop-AI-Agents-with-Azure-OpenAI-and-Semantic-Kernel-SDK.git
在 [檔案總管] 中，在容易尋找和記住的位置建立新的資料夾，例如桌面中的資料夾。
按一下 [選取作為存放庫目的地] 按鈕。

您必須登入 GitHub 才能成功複製專案。
在 Visual Studio Code 中開啟專案。
在 [總管] 中，以滑鼠右鍵按一下 M04-combine-prompts-and-functions/M04-Project 資料夾，然後按一下 [在整合式終端中開啟]。
展開 M04-combine-prompts-and-functions/M04-Project 資料夾。

您應該會看到「Program.cs」檔案。
開啟 Program.cs 檔案，並使用 Azure OpenAI 服務部署名稱、API 金鑰和端點更新下列變數。
```
string yourDeploymentName = "";
string yourEndpoint = "";
string yourKey = "";
```

現在您已準備好開始練習。祝您好運！

提供個人化歌曲建議

在您的 MusicLibraryPlugin.cs 檔案中，新增下列函式：

[KernelFunction, Description("Get a list of music available to the user")]
public static string GetMusicLibrary()
{
    string dir = Directory.GetCurrentDirectory();
    string content = File.ReadAllText($"{dir}/data/musiclibrary.txt");
    return content;
}

使用下列程式碼來更新 'Program.cs' 檔案：

var kernel = builder.Build();
kernel.ImportPluginFromType<MusicLibraryPlugin>();

string prompt = @"This is a list of music available to the user:
    {{MusicLibraryPlugin.GetMusicLibrary}} 

    This is a list of music the user has recently played:
    {{MusicLibraryPlugin.GetRecentPlays}}

    Based on their recently played music, suggest a song from
    the list to play next";

var result = await kernel.InvokePromptAsync(prompt);
Console.WriteLine(result);

在此程式碼中，您會將原生函式與語意提示結合。原生函式能夠擷取大型語言模型 (LLM) 無法自行存取的使用者資料，讓 LLM 能夠根據文字輸入產生歌曲建議。

若要測試您的程式碼，請在終端機輸入 dotnet run。

您應該會看到類似下列輸出的回應：
```
Based on the user's recently played music, a suggested song to play next could be "Sabry Aalil" since the user seems to enjoy pop and Egyptian pop music.
```
注意

您產生的歌曲建議可能與此處顯示的歌曲建議不同。

您已成功將原生函式與語意提示結合。您已經有了音樂建議代理程式作為開始！請嘗試使用提示和輸入檔案來看看您可以產生哪些其他建議。

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