Exercício – Salvando solicitações em arquivos

15 minutos

Suponha que você queira sugerir destinos de viagem e recomendar atividades para um usuário. Neste exercício, você pratica a criação de prompts e como salvá-los em arquivos. Vamos começar!

Abra o projeto do Visual Studio Code criado no exercício anterior.

No arquivo Program.cs, remova as variáveis prompt e input que você criou no exercício anterior para ficar com o código a seguir:

using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Plugins.Core;

var builder = Kernel.CreateBuilder();
builder.AddAzureOpenAIChatCompletion(
    "your-deployment-name",
    "your-endpoint",
    "your-api-key",
    "deployment-model");
var kernel = builder.Build();

Verifique se as seguintes pastas existem em seu projeto:
- 'Prompts'
- 'Prompts/TravelPlugins'
- 'Prompts/TravelPlugins/SuggestDestinations'
- 'Prompts/TravelPlugins/GetDestination'
- 'Prompts/TravelPlugins/SuggestActivities'
Esses diretórios ajudarão a organizar seus prompts. Primeiro, você cria um prompt que identifica o destino para o qual um usuário deseja viajar. Para criar o prompt, você precisa criar os arquivos config.json e skprompt.txt. Vamos começar!

Na pasta GetDestination, abra o arquivo config.json e insira o seguinte código:

{
    "schema": 1,
    "type": "completion",
    "description": "Identify the destination of the user's travel plans",
    "execution_settings": {
        "default": {
            "max_tokens": 1200,
            "temperature": 0
        }
    },
    "input_variables": [
        {
            "name": "input",
            "description": "Text from the user that contains their travel destination",
            "required": true
        }
    ]
}

Essa configuração informa ao kernel o que o prompt faz e quais variáveis de entrada devem ser aceitas. Em seguida, forneça o texto do prompt no arquivo skprompt.txt.

Na pasta GetDestination, abra o arquivo skprompt.txt e insira o texto a seguir:

<message role="system">
Instructions: Identify the destination the user wants to travel to.
</message>
<message role="user">
I am so excited to take time off work! My partner and I are thinking about going to Santorini in Greece! I absolutely LOVE Greek food, I can't wait to be some place warm.
</message>
<message role="assistant">Santorini, Greece</message>

<message role="user">{{$input}}</message>

Este prompt ajuda o LLM (modelo de linguagem grande) a filtrar a entrada do usuário e a recuperar apenas o destino do texto.

Na pasta SuggestDestinations, abra o arquivo config.json e insira o texto a seguir:

{
    "schema": 1,
    "type": "completion",
    "description": "Recommend travel destinations to the user",
    "execution_settings": {
        "default": {
            "max_tokens": 1200,
            "temperature": 0.3
        }
    },
    "input_variables": [
        {
            "name": "input",
            "description": "Details about the user's travel plans",
            "required": true
        }
    ]
}

Nesta configuração, você pode aumentar um pouco a temperatura para tornar a saída mais criativa.

Na pasta SuggestDestinations, abra o arquivo skprompt.txt e insira o texto a seguir:

The following is a conversation with an AI travel assistant. 
The assistant is helpful, creative, and very friendly.

<message role="user">Can you give me some travel destination 
suggestions?</message>

<message role="assistant">Of course! Do you have a budget or 
any specific activities in mind?</message>

<message role="user">${input}</message>

Esse prompt sugere destinos de viagem para o usuário com base em suas entradas. Agora vamos criar um plugin para recomendar atividades em seu destino.

Na pasta SuggestActivities, abra o arquivo config.json e insira o texto a seguir:

{
    "schema": 1,
    "type": "completion",
    "description": "Recommend activities at a travel destination to the user",
    "execution_settings": {
        "default": {
            "max_tokens": 4000,
            "temperature": 0.3
        }
    },
    "input_variables": [
        {
            "name": "history",
            "description": "Background information about the user",
            "required": true
        },
        {
            "name": "destination",
            "description": "The user's travel destination",
            "required": true
        }
    ]
}

Nessa configuração, você aumenta o max_tokens para permitir mais texto para o histórico e o texto gerado.

Na pasta SuggestActivities, abra o arquivo skprompt.txt e inserir o texto a seguir:

You are a travel assistant. You are helpful, creative, and very friendly.
Consider your previous conversation with the traveler: 
{{$history}}

The traveler would like some activity recommendations, things to do, and points 
of interest for their trip. They want to go to {{$destination}}.
Please provide them with a list of things they might like to do at their chosen destination.

Agora vamos importar e testar seus novos prompts!

Atualize seu arquivo Program.cs com o seguinte código:

using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Plugins.Core;
using Microsoft.SemanticKernel.ChatCompletion;

var builder = Kernel.CreateBuilder();
builder.AddAzureOpenAIChatCompletion(
    "your-deployment-name",
    "your-endpoint",
    "your-api-key",
    "deployment-model");
var kernel = builder.Build();

kernel.ImportPluginFromType<ConversationSummaryPlugin>();
var prompts = kernel.ImportPluginFromPromptDirectory("Prompts/TravelPlugins");

ChatHistory history = [];
string input = @"I'm planning an anniversary trip with my spouse. We like hiking, 
    mountains, and beaches. Our travel budget is $15000";

var result = await kernel.InvokeAsync<string>(prompts["SuggestDestinations"],
    new() {{ "input", input }});

Console.WriteLine(result);
history.AddUserMessage(input);
history.AddAssistantMessage(result);

Neste código, você importa os plug-ins criados. Você também usa um objeto ChatHistory para armazenar a conversa do usuário. Por fim, você passa algumas informações para o prompt SuggestDestinations e registra os resultados. Em seguida, vamos perguntar ao usuário onde ele quer ir para que possamos recomendar algumas atividades para ele.

Adicione o seguinte código ao seu arquivo Program.cs:

Console.WriteLine("Where would you like to go?");
input = Console.ReadLine();

result = await kernel.InvokeAsync<string>(prompts["SuggestActivities"],
    new() {
        { "history", history },
        { "destination", input },
    }
);
Console.WriteLine(result);

Neste código, você recebe algumas informações do usuário para descobrir onde ele quer ir. Em seguida, você chama o prompt SuggestActivities com o destino e o histórico da conversa.

Para testar o código, insira dotnet run no terminal.

A saída final pode ser semelhante à seguinte:

Absolutely! Japan is a wonderful destination with so much to see and do. Here are some recommendations for activities and points of interest:

1. Visit Tokyo Tower: This iconic tower offers stunning views of the city and is a must-visit attraction.

2. Explore the temples of Kyoto: Kyoto is home to many beautiful temples, including the famous Kiyomizu-dera and Fushimi Inari-taisha.

3. Experience traditional Japanese culture: Attend a tea ceremony, try on a kimono, or take a calligraphy class to immerse yourself in Japanese culture.

Agora você criou o início de um assistente de viagem de IA! Tente alterar a entrada para ver como o LLM responde.

Exercício – Salvando solicitações em arquivos

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