前言

前一篇從概觀的角度理解 Semantic Kernel，並且概述了Semantic Kernel核心的5個元素，本篇以一個簡單的Sample來體會一下如何使用Semantic Kernel。

範例採用C#程式語言，並以主控台應用程式做為示範，使用的是.net 7.0。
此外GPT模型使用的是Azure OpenAI GPT-4，事實上也可以依需求改用OpenAI服務，而模型也可以改用GPT-3.5。

Semantic Kernel first sample

這個範例會示範如何串接Azure OpenAI GPT-4模型，並以建立具有童話創造能力的LLM應用。

1. 首先安裝 Microsoft.SemanticKernel 套件，本範例使用的是 0.24.230918.1-preview 版本

2. 建立Plugins/WriterPlugin/FairyTales目錄
   這個程序是待會我們會使用一種稱為"範本語義函數(Templatizing semantic functions)"的技巧，它是屬於 Semantic Kernel Plugins 的一種做法，具體的部份，我們後面章節再來說明。
   

3. 接著在FairyTales目錄建立二個檔案，分別是config.json以及skprompt.txt

• config.json：配置OpenAI API參數，這些API參數在前面章節已有介紹，這裡就不再重覆。這裡的description是用以描述這個function的作用，而type目前僅支援使用completion，具體細節部份，我們後面文章再來說明。

{
  "schema": 1,
  "type": "completion",
  "description": "根據主題及角色創造童話故事給小朋友聽",
  "completion": {
    "max_tokens": 2000,
    "temperature": 0.8,
    "top_p": 0.0,
    "presence_penalty": 0.0,
    "frequency_penalty": 0.0
  }
}

• skprompt.txt：Prompt 樣版，這裡面可以運用先前我們提到的一些Prompt技巧，另外使用**{{xxx}}用於定義參數**，屆時從外部動態的傳入。

現在你是一位童話故事創作高手，請根據下列主題
"""
{{$story_subject}}
""" 

以及以下角色，創造故事給3到７歲小朋友聽，使用繁體中文
"""
{{$story_role}}
""" 

4. 開啟 Program.cs 檔案，建立對話模式，並保存相關參數值，這個範例不涉及對話記憶。

Console.WriteLine("bot: 你想聽什麼主題的故事呢? \n");
Console.Write("you: ");
string storySubject = Console.ReadLine();
Console.Write("\n");
Console.WriteLine("bot: 故事的角色是什麼呢? \n");
Console.Write("you: ");
string storyRole = Console.ReadLine();
Console.Write("\n");

5. 開啟 Program.cs 檔案，建立Kernel物件並接上大腦（模型服務）

• 首先前一篇提到過，使用Semantic Kernel，一切從Kernel開始，先前先建立Kernel物件，並且這個範例中我們採用Azure OpenAI，所以需要給與相關參數，例如Endpoint、API Key等。

var kernel = new KernelBuilder()
            .WithAzureChatCompletionService(
             deploy_model,   // Azure OpenAI Deployment Name
             aoai_Endpoint, // Azure OpenAI Endpoint
             api_Key  // Azure OpenAI Key
            ).Build();

• 若要更換成OpenAI API也可以

var kernel = new KernelBuilder()
            .WithOpenAIChatCompletionService(
                OpenAIModelId,  // The name of your deployment (e.g., "gpt-3.5-turbo")
                OpenAIApiKey,   // The API key of your Azure OpenAI service
                OpenAIOrgId    // The endpoint of your Azure OpenAI service
            )
            .Build();

6. 開啟 Program.cs 檔案，為Kernel物件接上接上Plugins（手腳能力）

 var pluginsDirectory = Path.Combine(System.IO.Directory.GetCurrentDirectory(), "Plugins");
            var writerPlugin = kernel.ImportSemanticSkillFromDirectory(pluginsDirectory, "WriterPlugin");

7. 傳入Prompt Template 參數

var variables = new ContextVariables
{
    ["story_subject"] = storySubject,
    ["story_role"] = storySubject
};

8. 叫用GPT模型等得生成結果

var result = (await kernel.RunAsync(variables, writerPlugin["FairyTales"])).Result;

Console.WriteLine(result);

9. 生成結果
   

本範例完整原始碼：https://github.com/iangithub/sklearn/tree/main/IntroSample

結語

本篇內容主要以一個較簡單的範例，走一遍怎麼開始使用Semantic Kernel，整個範例從如何建立Kernel物件，連結GPT模型服務，再加上Plugins，剛好就是前篇文章中我們提及的這張圖，相信走過這個相對簡單的範例後，就能對使用Semantic Kernel有一個初步的認識，當然技術細節的部份在本篇並未深入說明，這部份會在接下來的系列文中做更深入的教學。

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