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Erstellen einer KI-Chat-App mit .NET

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Erstellen Sie eine einfache Chat-Anwendung mit .NET 8-Konsole für erste Schritte mit OpenAI und Semantic Kernel. Die Anwendung wird lokal ausgeführt und verwendet das gpt-3.5-turbo-Modell von OpenAI. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um auf OpenAI zuzugreifen und zu erfahren, wie Sie Semantic Kernel verwenden.

Voraussetzungen

  • .NET 8.0 SDK: Installieren Sie das .NET 8.0 SDK.
  • Ein API-Schlüssel aus OpenAI, damit Sie dieses Beispiel ausführen können
  • Unter Windows ist PowerShell v7+ erforderlich. Um Ihre Version zu überprüfen, führen Sie pwsh in einem Terminal aus. Die aktuelle Version sollte zurückgegeben werden. Wenn ein Fehler zurückgegeben wird, führen Sie den folgenden Befehl aus: dotnet tool update --global PowerShell.

Erstellen Sie eine einfache Chat-Anwendung mit .NET 8-Konsole für erste Schritte mit OpenAI und Semantic Kernel. Die Anwendung wird lokal ausgeführt und stellt eine Verbindung mit dem in Azure OpenAI bereitgestellten gpt-35-turbo-Modell von OpenAI her. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Azure OpenAI bereitzustellen und zu erfahren, wie Sie Semantic Kernel verwenden.

Voraussetzungen

Herunterladen des Beispielprojekts

Klonen Sie das GitHub-Repository, das die Beispiel-Apps für alle Schnellstarts enthält:

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

Erstellen des Azure OpenAI-Diensts

Das GitHub-Beispiel-Repository ist als Azure Developer CLI (azd)-Vorlage strukturiert, die azd zum Bereitstellen des Azure OpenAI-Diensts und -Modells für Sie verwenden kann.

  1. Navigieren Sie von einem Terminal oder einer Eingabeaufforderung zum Verzeichnis src\quickstarts\azure-openai des Beispielrepositorys.

  2. Führen Sie den azd up-Befehl aus, um die Azure OpenAI-Ressourcen bereitzustellen. Es kann mehrere Minuten dauern, bis Azure OpenAI Service erstellt und das Modell bereitgestellt ist.

    azd up

    azd konfiguriert außerdem die erforderlichen Benutzerschlüssel für die Beispiel-App, z. B. den OpenAI-Zugriffsschlüssel.

    Hinweis

    Wenn während der azd up-Bereitstellung ein Fehler auftritt, lesen Sie den Abschnitt Problembehandlung.

Ausprobieren des HikerAI-Beispiels

  1. Navigieren Sie mithilfe eines Terminals oder einer Eingabeaufforderung zum Verzeichnis openai\02-HikerAI.

  2. Führen Sie die folgenden Befehle aus, um Ihren OpenAI-API-Schlüssel als Geheimnis für die Beispiel-App zu konfigurieren:

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

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

    dotnet run

  1. Navigieren Sie mithilfe eines Terminals oder einer Eingabeaufforderung zum Verzeichnis azure-openai\02-HikerAI.

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

    dotnet run

    Tipp

    Wenn Sie eine Fehlermeldung erhalten, ist die Bereitstellung der Azure OpenAI-Ressourcen möglicherweise noch nicht abgeschlossen. Warten Sie ein paar Minuten, und versuchen Sie es dann noch einmal.

Untersuchen des Codes

Die App verwendet das Microsoft.SemanticKernel-Paket zum Senden und Empfangen von Anforderungen an und von OpenAI Service.

Der App-Code ist in der Program.cs-Datei enthalten. Die ersten Codezeilen legen Konfigurationswerte fest und rufen den OpenAI-Schlüssel ab, der zuvor mit dem Befehl dotnet user-secrets festgelegt wurde.

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

Der OpenAIChatCompletionService-Dienst unterstützt die Anforderungen und Antworten.

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

Untersuchen des Codes

Die Anwendung verwendet das Microsoft.SemanticKernel-Paket zum Senden und Empfangen von Anforderungen an und von Azure OpenAI Service, bereitgestellt in Azure.

Die gesamte Anwendung ist in der Datei Program.cs enthalten. Mithilfe der ersten Codezeilen werden Geheimnisse und Konfigurationswerte abgerufen, die während der Anwendungsbereitstellung in dotnet user-secrets für Sie festgelegt wurden.

// 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"];
string key = config["AZURE_OPENAI_KEY"];

Der AzureOpenAIChatCompletionService-Dienst unterstützt die Anforderungen und Antworten.

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

Fügen Sie eine Systemeingabeaufforderung hinzu, um dem Modell mehr Kontext zu geben, was sich auf das Modellverhalten und die generierten Completions während der Unterhaltung auswirkt.

// Start the conversation with context for the AI model
ChatHistory chatHistory = new("""
    You are a hiking enthusiast who helps people discover fun hikes in their area. 
    You are upbeat and friendly. You introduce yourself when first saying hello.
    When helping people out, you always ask them for this information
    to inform the hiking recommendation you provide:

    1. Where they are located
    2. What hiking intensity they are looking for

    You will then provide three suggestions for nearby hikes that vary in length
    after you get that information. You will also share an interesting fact about
    the local nature on the hikes when making a recommendation.
    """);

Fügen Sie dem Chatverlauf mithilfe der AddUserMessage-Funktion eine Benutzermeldung hinzu. Weisen Sie das Modell mit der GetChatMessageContentAsync-Funktion an, eine Antwort basierend auf der Systemeingabeaufforderung und der Benutzeranforderung zu generieren.


// Add user message to chat history
chatHistory.AddUserMessage("Hi! Apparently you can help me find a hike that I will like?");

// Print User Message to console
Console.WriteLine($"{chatHistory.Last().Role} >>> {chatHistory.Last().Content}");

// Get response
var response = await service.GetChatMessageContentAsync(
    chatHistory, new OpenAIPromptExecutionSettings() { MaxTokens = 400 });

Fügen Sie die Antwort aus dem Modus hinzu, um den Chatverlauf beizubehalten.

// Add response to chat history
chatHistory.Add(response);

// Print Response to console
Console.WriteLine($"{chatHistory.Last().Role} >>> {chatHistory.Last().Content}");

Passen Sie die Systemaufforderung und die Benutzernachricht an, um zu sehen, wie das Modell reagiert, um Ihnen zu helfen, eine Wanderung zu finden, die Ihnen gefällt.

Bereinigen von Ressourcen

Entfernen Sie die entsprechende Bereitstellung und alle Ressourcen, wenn Sie die Beispielanwendung oder -ressourcen nicht mehr benötigen.

azd down

Problembehandlung

Unter Windows werden nach dem Ausführen von azd up möglicherweise die folgenden Fehlermeldungen angezeigt:

postprovision.ps1 ist nicht digital signiert. Das Skript wird nicht auf dem System ausgeführt.

Das Skript postprovision.ps1 wird ausgeführt, um die in der Anwendung verwendeten .NET-Benutzergeheimnisse festzulegen. Führen Sie den folgenden PowerShell-Befehl aus, um diesen Fehler zu vermeiden:

Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass

Führen Sie dann den azd up-Befehl erneut aus.

Ein weiterer möglicher Fehler:

„pwsh“ wird nicht als interner oder externer Befehle, als operierbare Programm- oder Batchdatei erkannt. WARNUNG: Fehler beim „postprovision“-Hook mit dem Ausgangscode: „1“, Pfad: „.\infra\post-script\postprovision.ps1“. : Exitcode: 1 Ausführung wird fortgesetzt, da ContinueOnError auf „true“ festgelegt wurde.

Das Skript postprovision.ps1 wird ausgeführt, um die in der Anwendung verwendeten .NET-Benutzergeheimnisse festzulegen. Um diesen Fehler zu vermeiden, führen Sie das Skript mithilfe des folgenden PowerShell-Befehls manuell aus:

.\infra\post-script\postprovision.ps1

Die .NET KI-Apps verfügen jetzt über konfigurierte Benutzergeheimnisse und können getestet werden.

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