Obtenha informações sobre seus dados de um aplicativo de bate-papo .NET AI
Comece com o desenvolvimento de IA usando um aplicativo de console .NET 8 para se conectar a um modelo OpenAI gpt-3.5-turbo . Você se conectará ao modelo de IA usando o Kernel Semântico para analisar dados de caminhada e fornecer insights.
Pré-requisitos
- SDK do .NET 8.0 - Instale o SDK do .NET 8.0.
- Uma chave de API do OpenAI para que você possa executar este exemplo.
- No Windows, o PowerShell
v7+é necessário. Para validar sua versão, executepwshem um terminal. Ele deve retornar a versão atual. Se retornar um erro, execute o seguinte comando:dotnet tool update --global PowerShell.
Comece com o desenvolvimento de IA usando um aplicativo de console .NET 8 para se conectar a um modelo OpenAI gpt-3.5-turbo implantado no Azure. Você se conectará ao modelo de IA usando o Kernel Semântico para analisar dados de caminhada e fornecer insights.
Pré-requisitos
- SDK do .NET 8 - Instale o SDK do .NET 8.
- Uma assinatura do Azure - Crie uma gratuitamente.
- CLI do Azure Developer - Instale ou atualize a CLI do Azure Developer.
- Acesso ao serviço Azure OpenAI.
- No Windows, o PowerShell
v7+é necessário. Para validar sua versão, executepwshem um terminal. Ele deve retornar a versão atual. Se retornar um erro, execute o seguinte comando:dotnet tool update --global PowerShell.
Obter o projeto de exemplo
Clone o repositório GitHub que contém os aplicativos de exemplo para todos os inícios rápidos:
git clone https://github.com/dotnet/ai-samples.git
Criar o serviço Azure OpenAI
O repositório GitHub de exemplo é estruturado como um modelo de CLI (azd) do Desenvolvedor do Azure, que azd pode ser usado para provisionar o serviço e o modelo do Azure OpenAI para você.
Em um terminal ou prompt de comando, navegue até o diretório src\quickstarts\azure-openai do repositório de exemplo.
Execute o
azd upcomando para provisionar os recursos do Azure OpenAI. Pode levar vários minutos para criar o serviço Azure OpenAI e implantar o modelo.azd upazdtambém configura os segredos de usuário necessários para o aplicativo de exemplo, como a chave de acesso OpenAI.Nota
Se você encontrar um erro durante a
azd upimplantação, visite a seção de solução de problemas .
Experimente a amostra de bate-papo de caminhada
Em um terminal ou prompt de comando, navegue até o
openai\03-ChattingAboutMyHikesdiretório.Execute os seguintes comandos para configurar sua chave de API OpenAI como um segredo para o aplicativo de exemplo:
dotnet user-secrets init dotnet user-secrets set OpenAIKey <your-openai-key>Use o
dotnet runcomando para executar o aplicativo:dotnet run
Em um terminal ou prompt de comando, navegue até o
azure-openai\02-HikerAIdiretório.Use o
dotnet runcomando para executar o aplicativo:dotnet runGorjeta
Se você receber uma mensagem de erro, os recursos do Azure OpenAI podem não ter concluído a implantação. Aguarde alguns minutos e tente novamente.
Explore o código
O aplicativo usa o Microsoft.SemanticKernel pacote para enviar e receber solicitações para um serviço OpenAI.
Todo o aplicativo está contido no arquivo Program.cs . As primeiras linhas de código definem valores de configuração e obtém a chave OpenAI que foi definida anteriormente usando o dotnet user-secrets comando.
var config = new ConfigurationBuilder().AddUserSecrets<Program>().Build();
string model = "gpt-3.5-turbo";
string key = config["OpenAIKey"];
O OpenAIChatCompletionService serviço facilita as solicitações e respostas.
// Create the OpenAI Chat Completion Service
OpenAIChatCompletionService service = new(model, key);
Depois que o OpenAIChatCompletionService cliente é criado, o aplicativo lê o conteúdo do arquivo hikes.md e o usa para fornecer mais contexto ao modelo, adicionando um prompt do sistema. Isso influencia o comportamento do modelo e as conclusões geradas durante a conversa.
O aplicativo usa o Microsoft.SemanticKernel pacote para enviar e receber solicitações para um serviço OpenAI do Azure implantado no Azure.
Todo o aplicativo está contido no arquivo Program.cs . As primeiras linhas de código carregam segredos e valores de configuração que foram definidos no dotnet user-secrets para você durante o provisionamento do aplicativo.
// == 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"];
O AzureOpenAIChatCompletionService serviço facilita as solicitações e respostas.
// == Create the Azure OpenAI Chat Completion Service ==========
AzureOpenAIChatCompletionService service = new(deployment, endpoint, key);
Depois que o OpenAIChatCompletionService cliente é criado, o aplicativo lê o conteúdo do arquivo hikes.md e o usa para fornecer mais contexto ao modelo, adicionando um prompt do sistema. Isso influencia o comportamento do modelo e as conclusões geradas durante a conversa.
// 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}");
O código a seguir adiciona um prompt de usuário ao modelo usando a AddUserMessage função. A GetChatMessageContentAsync função instrui o modelo a gerar uma resposta com base no sistema e nos prompts do usuário.
// 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}");
O aplicativo adiciona a resposta do modelo ao para manter o histórico ou o contexto do bate-papo chatHistory .
// 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}");
Personalize o sistema ou os prompts do usuário para fornecer perguntas e contextos diferentes:
- Quantas vezes eu caminhei quando estava chovendo?
- Quantas vezes fiz caminhada em 2021?
O modelo gera uma resposta relevante para cada prompt com base em suas entradas.
Clean up resources (Limpar recursos)
Quando você não precisar mais do aplicativo ou recursos de exemplo, remova a implantação correspondente e todos os recursos.
azd down
Resolver problemas
No Windows, você pode receber as seguintes mensagens de erro após a execução azd up:
postprovision.ps1 não está assinado digitalmente. O script não será executado no sistema
O script postprovision.ps1 é executado para definir os segredos de usuário do .NET usados no aplicativo. Para evitar esse erro, execute o seguinte comando do PowerShell:
Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass
Em seguida, execute novamente o azd up comando.
Outro erro possível:
'pwsh' não é reconhecido como um comando interno ou externo, programa operável ou ficheiro batch. AVISO: O gancho 'postprovision' falhou com o código de saída: '1', Caminho: '.\infra\post-script\postprovision.ps1'. : código de saída: 1 A execução continuará desde que ContinueOnError tenha sido definido como true.
O script postprovision.ps1 é executado para definir os segredos de usuário do .NET usados no aplicativo. Para evitar esse erro, execute manualmente o script usando o seguinte comando do PowerShell:
.\infra\post-script\postprovision.ps1
Os aplicativos .NET AI agora têm os segredos do usuário configurados e podem ser testados.
