Résumer du texte en utilisant une application de conversation IA avec .NET
Prise en main de l’IA en créant une application de conversation de console .NET 8.0 simple pour résumer du texte. L’application s’exécute localement et utilise le modèle OpenAI gpt-3.5-turbo
. Suivez ces étapes pour obtenir l’accès à OpenAI et découvrir comment utiliser Semantic Kernel.
Prérequis
- Kit de développement logiciel (SDK) .NET 8.0 : installez le Kit de développement logiciel (SDK) .NET 8.0.
- Une clé API d’OpenAI pour pouvoir exécuter cet échantillon.
- Sur Windows, PowerShell
v7+
est requis. Pour valider votre version, exécutezpwsh
dans un terminal. Elle doit retourner la version actuelle. Si une erreur est retournée, exécutez la commande suivante :dotnet tool update --global PowerShell
.
Prise en main de l’IA en créant une application de conversation de console .NET 8.0 simple pour résumer du texte. L’application s’exécute localement et se connecte au modèle OpenAI gpt-35-turbo
déployé dans Azure OpenAI. Suivez ces étapes pour approvisionner le service Azure OpenAI et découvrir comment utiliser Semantic Kernel.
Prérequis
- Kit de développement logiciel (SDK) .NET 8 : installez le Kit de développement logiciel (SDK) .NET 8.
- Un abonnement Azure : créez-en un gratuitement.
- Azure Developer CLI : installez ou mettez à jour Azure Developer CLI.
- Accès auprès d’Azure OpenAI Service.
- Sur Windows, PowerShell
v7+
est requis. Pour valider votre version, exécutezpwsh
dans un terminal. Elle doit retourner la version actuelle. Si une erreur est retournée, exécutez la commande suivante :dotnet tool update --global PowerShell
.
Récupération de l’exemple de projet
Clonez le référentiel GitHub contenant les exemples d’applications pour tous les démarrages rapides :
git clone https://github.com/dotnet/ai-samples.git
Créer le service Azure OpenAI
- Azure Developer CLI
- Azure CLI
- Portail Azure
L’exemple de référentiel GitHub est structuré en tant que modèle Azure Developer CLI (azd
), que azd
peut utiliser pour approvisionner le service et le modèle Azure OpenAI pour vous.
Depuis un terminal ou une invite de commandes, accédez au répertoire src\quickstarts\azure-openai de l’exemple de référentiel.
Exécutez la commande
azd up
pour approvisionner les ressources Azure OpenAI. La création du service Azure OpenAI et le déploiement du modèle peuvent prendre plusieurs minutes.azd up
azd
configure également les secrets utilisateur requis pour l’exemple d’application, comme la clé d’accès OpenAI.Remarque
Si vous rencontrez une erreur pendant le déploiement
azd up
, consultez la section Résolution des problèmes.
Essayer l’exemple des avantages de la randonnée
À partir d’un terminal ou d’une invite de commandes, accédez au répertoire
openai\01-HikeBenefitsSummary
.Exécutez les commandes suivantes pour configurer votre clé API OpenAI en tant que secret pour l’exemple d’application :
dotnet user-secrets init dotnet user-secrets set OpenAIKey <your-openai-key>
Utilisez la commande
dotnet run
pour exécuter l’application :dotnet run
À partir d’un terminal ou d’une invite de commandes, accédez au répertoire
azure-openai\01-HikeBenefitsSummary
.Utilisez la commande
dotnet run
pour exécuter l’application :dotnet run
Conseil
Si vous recevez un message d’erreur, c’est que le déploiement des ressources Azure OpenAI n’est peut-être pas terminé. Attendez quelques minutes et réessayez.
Explorer le code
L’application utilise le package Microsoft.SemanticKernel
pour envoyer et recevoir des demandes au service OpenAI.
Le fichier Program.cs contient tout le code de l’application. Les premières lignes de code définissent les valeurs de la configuration et obtiennent la clé OpenAI qui a été précédemment définie en utilisant la commande dotnet user-secrets
.
var config = new ConfigurationBuilder().AddUserSecrets<Program>().Build();
string model = "gpt-3.5-turbo";
string key = config["OpenAIKey"];
La classe Kernel
facilite les demandes et les réponses, et inscrit un service OpenAIChatCompletion
.
// Create a Kernel containing the OpenAI Chat Completion Service
Kernel kernel = Kernel.CreateBuilder()
.AddOpenAIChatCompletion(model, key)
.Build();
L’application utilise le package Microsoft.SemanticKernel
pour envoyer et recevoir des demandes au service Azure OpenAI.
Le fichier Program.cs contient tout le code de l’application. Les premières lignes de code chargent les secrets et les valeurs de configuration qui ont été définis pour vous dans le dotnet user-secrets
pendant l’approvisionnement de l’application.
// 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"];
La classe Kernel
facilite les demandes et les réponses, et inscrit un service OpenAIChatCompletion
.
// Create a Kernel containing the Azure OpenAI Chat Completion Service
Kernel kernel = Kernel.CreateBuilder()
.AddAzureOpenAIChatCompletion(deployment, endpoint, key)
.Build();
Une fois le Kernel
créé, le code de l’application lit le contenu du fichier benefits.md
et l’utilise pour créer un prompt
pour le modèle. Le prompt demande au modèle de résumer le contenu du texte du fichier.
// Create and print out the prompt
string prompt = $"""
Please summarize the the following text in 20 words or less:
{File.ReadAllText("benefits.md")}
""";
Console.WriteLine($"user >>> {prompt}");
La fonction InvokePromptAsync
envoie le prompt
au modèle pour générer une réponse.
// Submit the prompt and print out the response
string response = await kernel.InvokePromptAsync<string>(
prompt,
new(new OpenAIPromptExecutionSettings()
{
MaxTokens = 400
})
);
Console.WriteLine($"assistant >>> {response}");
Personnalisez le contenu texte du fichier ou la longueur du résumé pour afficher les différences dans les réponses.
Nettoyer les ressources
Lorsque vous n’avez plus besoin de l’exemple d’application ou de ressources, supprimez le déploiement correspondant et toutes les ressources.
azd down
Résolution des problèmes
Sur Windows, vous risquez d’obtenir les messages d’erreur suivants après avoir exécuté azd up
:
postprovision.ps1 n’est pas signé numériquement. Le script ne s’exécute pas sur le système
Le script postprovision.ps1 est exécuté pour définir les secrets utilisateur .NET utilisés dans l’application. Pour éviter cette erreur, exécutez la commande PowerShell suivante :
Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass
Réexécutez ensuite la commande azd up
.
Autre erreur possible :
« pwsh » n’est pas reconnu comme commande interne ou externe, programme exécutable ou fichier batch. AVERTISSEMENT : échec du hook « postprovision » avec le code de sortie : « 1 ». Chemin d’accès : « .\infra\post-script\postprovision.ps1 ». : code de sortie : 1. L’exécution continue puisque ContinueOnError est défini sur true.
Le script postprovision.ps1 est exécuté pour définir les secrets utilisateur .NET utilisés dans l’application. Pour éviter cette erreur, exécutez manuellement le script à l’aide de la commande PowerShell suivante :
.\infra\post-script\postprovision.ps1
Les applications IA .NET ont désormais des secrets utilisateur configurés et vous pouvez les tester.