大家好,我是Edison。
今天我们快速地使用Semantic Kernel来集成OpenAI,使用20来行代码快速实现一个简单的AIGC应用。
这里,我就不多介绍Semantic Kernel了,包括它的一些主要特性如Planners, Functions, Plugins等,这些都留到以后写系列文章再来详细介绍吧。
现阶段你只需要了解,Semantic Kernel 与 LangChain 类似,但 Semantic Kernel 是为应用开发开发人员创建的SDK项目,它支持.NET, Python 以及 Java,但是对.NET支持最成熟(微软自家孩子嘛),可以让你的应用很轻易的集成AI大语言模型。
这里,我们快速通过一个.NET 6 控制台应用程序来使用Semantic Kernel集成OpenAI创建一个AIGC应用。
第一步:创建一个.NET6控制台应用程序;
第二步:新建一个appsettings.json,填入以下配置:
{ "LLM_API_MODEL": "mistral-7b-instruct", "LLM_API_BASE_URL": "https://api.your-company.com/llm", "LLM_API_KEY": "your-llm-api-key" // Replace this value with your llm api key }
这里我使用的是我司内部提供的大语言模型API,它是OpenAI兼容的。
第三步:通过NuGet管理器安装以下组件包:
Microsoft.SemanticKernel,1.11.0
Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI,1.11.0
Microsoft.Extensions.Http,8.0.0
Microsoft.Extensions.Configuration, 6.0.0
Microsoft.Extensions.Configuration.Json, 6.0.0
第四步:创建一个OpenAiConfiguration类用于接收appsettings的配置:
public class OpenAiConfiguration { public string ModelId { get; set; } public string EndPoint { get; set; } public string ApiKey { get; set; } public OpenAiConfiguration(string modelId, string endPoint, string apiKey) { ModelId = modelId; EndPoint = endPoint; ApiKey = apiKey; } }
第五步:创建一个用于转发OpenAI请求的HttpClientHandler,它会将API请求转发你的大语言模型API地址,当然,你的大语言模型API必须是OpenAI兼容的才行。
public class CustomOpenAiHandler : HttpClientHandler { private readonly string _openAiBaseAddress; public CustomOpenAiHandler(string openAiBaseAddress) { _openAiBaseAddress = openAiBaseAddress; } protected override async Task<HttpResponseMessage> SendAsync( HttpRequestMessage request, CancellationToken cancellationToken) { request.RequestUri = new Uri($"{_openAiBaseAddress}{request.RequestUri.PathAndQuery}"); return await base.SendAsync(request, cancellationToken); } }
第六步:在Program.cs中添加以下核心步骤的代码,加上注释,合计29行,快速实现一个AIGC应用。
using Microsoft.Extensions.Configuration; using Microsoft.SemanticKernel; using SemanticKernelDemo.Configurations; using SemanticKernelDemo.Handlers; // Step1. Load your custom configuration var configuration = new ConfigurationBuilder().AddJsonFile($"appsettings.json"); var config = configuration.Build(); var openAiConfiguration = new OpenAiConfiguration(config.GetSection("LLM_API_MODEL").Value, config.GetSection("LLM_API_BASE_URL").Value, config.GetSection("LLM_API_KEY").Value); // Step2. Create a kernel from Your LLM API var openAiClient = new HttpClient(new CustomOpenAiHandler(openAiConfiguration.EndPoint)); var builder = Kernel.CreateBuilder(); builder.AddOpenAIChatCompletion(openAiConfiguration.ModelId, openAiConfiguration.ApiKey, httpClient: openAiClient); var kernel = builder.Build(); // Step3. Create a chat between you and kernel var promptTemplate = @"<message role=""user"">{0}</message>"; Console.Write("You: "); var userMessage = string.Empty; while (!string.IsNullOrEmpty(userMessage = Console.ReadLine())) { var prompt = string.Format(promptTemplate, userMessage); var summarize = kernel.CreateFunctionFromPrompt(prompt); var response = kernel.InvokeStreamingAsync(summarize); Console.Write("AI: "); await foreach (var item in response) Console.Write(item.ToString()); Console.WriteLine(Environment.NewLine + "---------------------------------------------------------------------"); Console.Write("You: "); }
运行一下,结果如下图所示:
本文介绍了如何在.NET 6环境下使用Semantic Kernel快速接入OpenAI大预言模型API来实现一个AIGC应用,20来行代码就可以实现,是不是很方便?
如果你对Semantic Kernel感兴趣,后续我也可以考虑整理一个系列文章,逐步深入了解和应用Semantic Kernel。