练习 - 编写你自己的提示

10 分钟

对于本练习，生成一个提示，要求大型语言模型 (LLM) 提供一份有用的法语短语列表。还可以使用所选的不同语言测试代码。现在就开始吧！

打开在上一练习中创建的 Visual Studio Code 项目。

使用以下代码更新 Program.cs 文件：

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();

string language = "French";
string prompt = @$"Create a list of helpful phrases and 
    words in ${language} a traveler would find useful.";

var result = await kernel.InvokePromptAsync(prompt);
Console.WriteLine(result);

通过在终端中输入 dotnet run 来运行代码。

你应该会看到类似于以下输出的响应：

1. Bonjour - Hello
2. Merci - Thank you
3. Oui - Yes
4. Non - No
5. S'il vous plaît - Please
6. Excusez-moi - Excuse me
7. Parlez-vous anglais? - Do you speak English?
8. Je ne comprends pas - I don't understand
9. Pouvez-vous m'aider? - Can you help me? 
10. Combien ça coûte? - How much does it cost?
11. Où est la gare? - Where is the train station?

响应来自传递给内核的 Azure OpenAI 模型。语义内核 SDK 连接到大型语言模型 (LLM)，并运行提示。可通过添加更具体的说明来改进此提示。

更新提示以匹配以下文本：

string prompt = @$"Create a list of helpful phrases and 
    words in ${language} a traveler would find useful.

    Group phrases by category. Display the phrases in 
    the following format: Hello - Ciao [chow]";

在此提示符中，请向 LLM 提供用于设置响应格式的特定说明。如果运行新提示，应会看到更详细的响应，类似于以下输出：

Restaurant Phrases:
- Water, please - De l'eau, s'il vous plaît [duh loh, seel voo pleh]
- Check, please - L'addition, s'il vous plaît [lah-di-syo(n), seel voo pleh]
- Bon appétit - Bon appétit [bohn ah-peh-teet]

Transportation Phrases:
- Where is the train station? - Où est la gare? [oo-eh lah gahr]
- How do I get to...? - Comment aller à...? [ko-mahn tah-lay ah]
- I need a taxi - J'ai besoin d'un taxi [zhay buh-zwan dunn tah-xee]

还可提示 LLM 包含特定类别的短语，并考虑有关旅客的一些背景信息。让我们尝试一下吧！

更新提示以匹配以下文本：

string language = "French";
string history = @"I'm traveling with my kids and one of them 
    has a peanut allergy.";

string prompt = @$"Consider the traveler's background:
    ${history}

    Create a list of helpful phrases and words in 
    ${language} a traveler would find useful.

    Group phrases by category. Include common direction 
    words. Display the phrases in the following format: 
    Hello - Ciao [chow]";

现在，LLM 可在生成短语列表时考虑旅客的信息。此外，还添加了包含常见方向词的说明。

输出可能类似于以下响应：

Phrases for dealing with peanut allergy:
My child has a peanut allergy - Mon enfant a une allergie aux arachides [mon on-fon ah oon ah-lair-zhee oh a-rah-sheed]
Is there a peanut-free option available? - Y a-t-il une option sans arachide? [ee ah-teel une oh-pee-syon sahn ah-rah-sheed]

Phrases for directions:
Turn left - Tournez à gauche [toor-nay ah gohsh]
Turn right - Tournez à droite [toor-nay ah dwaht]

在下一个练习中，练习向 LLM 分配角色以提高响应质量。

重要

务必不要删除目前为止编写的任何代码，你在下一个练习中需要它。

继续

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