Aufrufen von .NET-Funktionen mithilfe eines KI-Modells

In diesem Schnellstart erstellen Sie eine .NET-Konsolen-KI-Chat-App, um eine Verbindung mit einem KI-Modell herzustellen, bei dem lokale Funktionsaufrufe aktiviert sind. Die App verwendet die Microsoft.Extensions.AI-Bibliothek, sodass Sie Code mithilfe von KI-Abstraktionen und nicht mit einem bestimmten SDK schreiben können. KI-Abstraktionen ermöglichen es Ihnen, das zugrunde liegende KI-Modell mit minimalen Codeänderungen zu ändern.

Klonen des Beispielrepositorys

Sie können Ihre eigene App mit den Schritten in den vorherigen Abschnitten erstellen oder das GitHub-Repository klonen, das die abgeschlossenen Beispiel-Apps für alle Schnellstarts enthält. Wenn Sie Beabsichtigen, Azure OpenAI zu verwenden, ist das Beispiel-Repository auch als Azure Developer CLI-Vorlage strukturiert, die eine Azure OpenAI-Ressource für Sie bereitstellen kann.

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

Erstellen der App

Schließen Sie die folgenden Schritte ab, um eine App für eine .NET-Konsole zu erstellen, die sich mit einem KI-Modell verbindet.

1. Verwenden Sie in einem leeren Verzeichnis auf Ihrem Computer den Befehl dotnet new, um eine neue Konsolen-App zu erstellen:

   dotnet new console -o FunctionCallingAI
   

2. Wechseln Sie das Verzeichnis in den App-Ordner:

   cd FunctionCallingAI
   

3. Installieren Sie die erforderlichen Pakete:

   dotnet add package Azure.Identity
   dotnet add package Azure.AI.OpenAI
   dotnet add package Microsoft.Extensions.AI --prerelease
   dotnet add package Microsoft.Extensions.AI.OpenAI --prerelease
   dotnet add package Microsoft.Extensions.Configuration
   dotnet add package Microsoft.Extensions.Configuration.UserSecrets
   

   dotnet add package Microsoft.Extensions.AI --prerelease
   dotnet add package Microsoft.Extensions.AI.OpenAI --prerelease
   dotnet add package Microsoft.Extensions.Configuration
   dotnet add package Microsoft.Extensions.Configuration.UserSecrets
   

4. Öffnen der App im Visual Studio-Code oder dem gewünschten Editor

   code .
   

Fügen Sie den App-Code hinzu

Die App verwendet das Microsoft.Extensions.AI Paket zum Senden und Empfangen von Anforderungen an das KI-Modell.

1. Fügen Sie in der Datei Program.cs den folgenden Code ein, um sich mit dem KI-Modell zu verbinden und zu authentifizieren. Die ChatClient ist auch für die Verwendung von Funktionsaufrufen konfiguriert, sodass das KI-Modell .NET-Funktionen in Ihrem Code aufrufen kann.

   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));
   

   Hinweis

   DefaultAzureCredential sucht in Ihrem lokalen Tool nach Authentifizierungsdaten. Wenn Sie die azd Vorlage nicht zum Bereitstellen der Azure OpenAI-Ressource verwenden, müssen Sie dem Konto, das Sie für die Anmeldung bei Visual Studio oder der Azure CLI verwendet haben, die Azure AI Developer Rolle zuweisen. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung von Azure AI-Diensten mit .NET.

   using Microsoft.Extensions.AI;
   using Microsoft.Extensions.Configuration;
   using OpenAI;
   
   IConfigurationRoot config = new ConfigurationBuilder().AddUserSecrets<Program>().Build();
   string? model = config["ModelName"];
   string? key = config["OpenAIKey"];
   
   IChatClient client =
       new ChatClientBuilder(new OpenAIClient(key).AsChatClient(model ?? "gpt-4o"))
       .UseFunctionInvocation()
       .Build();
   
   // Add a new plugin with a local .NET function
   

2. Erstellen Sie ein neues ChatOptions Objekt, das eine Inlinefunktion enthält, die das KI-Modell aufrufen kann, um das aktuelle Wetter abzurufen. Die Funktionsdeklaration enthält einen Delegat zum Ausführen von Logik sowie Namen- und Beschreibungsparameter, um den Zweck der Funktion für das KI-Modell zu beschreiben.

   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. Fügen Sie dem chatHistory Modell eine Systemaufforderung hinzu, um Dem Modell Kontext und Anweisungen bereitzustellen. Senden Sie eine Benutzeraufforderung mit einer Frage, die erfordert, dass das KI-Modell die registrierte Funktion aufruft, um die Frage ordnungsgemäß zu beantworten.

   // 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()}");
   
   ChatResponse response = await client.GetResponseAsync(chatHistory, chatOptions);
   Console.WriteLine($"Assistant >>> {response.Text}");
   

4. Verwenden Sie den Befehl dotnet run, um die App auszuführen:

   dotnet run
   

   Die App druckt die Abschlussantwort des KI-Modells, die Daten enthält, die von der .NET-Funktion bereitgestellt werden. Das KI-Modell hat verstanden, dass die registrierte Funktion verfügbar war und automatisch aufgerufen wurde, um eine richtige Antwort zu generieren.

azd down

Nächste Schritte

• Schnellstart - Bauen einer KI-Chat-App mit .NET
• Erzeugen von Texten und Gesprächen mit .NET und Azure OpenAI Completions