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Invoque funções .NET usando um modelo de IA

Neste quickstart, cria uma aplicação de chat de IA na consola .NET que se liga a um modelo de IA com a chamada de função local ativada. O aplicativo usa a biblioteca Microsoft.Extensions.AI para que você possa escrever código usando abstrações de IA em vez de um SDK específico. As abstrações de IA permitem que você altere o modelo de IA subjacente com alterações mínimas de código.

Pré-requisitos

Pré-requisitos

Criar a aplicação

Conclua as etapas a seguir para criar um aplicativo de console .NET para se conectar a um modelo de IA.

  1. Em um diretório vazio no computador, use o comando dotnet new para criar um novo aplicativo de console:

    dotnet new console -o FunctionCallingAI

  2. Altere o diretório para a pasta do aplicativo:

    cd FunctionCallingAI

  3. Instale os pacotes necessários:

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

  4. Abra o aplicativo no Visual Studio Code ou no editor de sua escolha

    code .

Criar o serviço de IA

  1. Para provisionar um serviço e um modelo do Azure OpenAI, conclua as etapas no artigo Criar e implantar um recurso do Serviço OpenAI do Azure .

  2. Em um terminal ou prompt de comando, navegue até a raiz do diretório do projeto.

  3. Execute os seguintes comandos para configurar o endpoint do Azure OpenAI e o nome do modelo para a aplicação de exemplo:

    dotnet user-secrets init
dotnet user-secrets set AZURE_OPENAI_ENDPOINT <your-Azure-OpenAI-endpoint>
dotnet user-secrets set AZURE_OPENAI_GPT_NAME <your-Azure-OpenAI-model-name>
dotnet user-secrets set AZURE_OPENAI_API_KEY <your-Azure-OpenAI-key>

Configurar o aplicativo

  1. Navegue até a raiz do seu projeto .NET a partir de um terminal ou prompt de comando.

  2. 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>
dotnet user-secrets set ModelName <your-OpenAI-model-name>

Adicionar o código do aplicativo

O aplicativo usa o Microsoft.Extensions.AI pacote para enviar e receber solicitações para o modelo de IA.

  1. No arquivo Program.cs, adicione o código a seguir para se conectar e autenticar no modelo AI. O ChatClient também é configurado para usar a invocação de função, o que permite que o modelo de IA chame funções .NET em seu código.

    IConfigurationRoot config = new ConfigurationBuilder().AddUserSecrets<Program>().Build();
string endpoint = config["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"];
string deployment = config["AZURE_OPENAI_GPT_NAME"];
string apiKey = config["AZURE_OPENAI_API_KEY"];

IChatClient client =
    new ChatClientBuilder(
        new AzureOpenAIClient(new Uri(endpoint), new AzureKeyCredential(apiKey))
        .GetChatClient(deployment).AsIChatClient())
    .UseFunctionInvocation()
    .Build();

    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).GetChatClient(model ?? "gpt-4o").AsIChatClient())
    .UseFunctionInvocation()
    .Build();

  2. Crie um novo ChatOptions objeto que contenha uma função embutida que o modelo de IA pode chamar para obter o clima atual. A declaração de função inclui um delegado para executar a lógica e parâmetros de nome e descrição para descrever a finalidade da função para o modelo de IA.

    // Add a new plugin with a local .NET function
// that should be available to the AI model.
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",
    "Gets the current weather in a given location")]
};

  3. Adicione um prompt do sistema ao chatHistory para fornecer contexto e instruções ao modelo. Envie um prompt do usuário com uma pergunta que exija que o modelo de IA chame a função registrada para responder corretamente à pergunta.

    // 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. Use o dotnet run comando para executar o aplicativo:

    dotnet run

    O aplicativo imprime a resposta de conclusão do modelo de IA, que inclui dados fornecidos pela função .NET. O modelo de IA entendeu que a função registrada estava disponível e a chamou automaticamente para gerar uma resposta adequada.

Limpar recursos

Se você não precisar mais deles, exclua o recurso OpenAI do Azure e a implantação do modelo GPT-4.

  1. No Portal Azure, acesse o recurso OpenAI do Azure.
  2. Selecione o recurso Azure OpenAI e, em seguida, selecione Excluir.

Próximos passos

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