2SemanticKernel简单使用

步步为营DotNet

发布于 2026-06-16 21:48:49

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Semantic Kernel 快速开始

1. 引入 NuGet包

首先需要引入最新的Microsoft.SemanticKernel NuGet 包。

#r "nuget: Microsoft.SemanticKernel"

2. 引入命名空间

using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.ChatCompletion;
using Microsoft.SemanticKernel.TextGeneration;
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;

3. 服务注册

以下代码注册了聊天补全服务，实际上是注册了IChatCompletionService和ITextGenerationService 两个接口的具体实现：

// Create kernel builder
var builder = Kernel.CreateBuilder();
// Add OpenAI chat completion
// builder.AddOpenAIChatCompletion(
//     modelId: "YOUR_MODEL_ID",
//     apiKey: "YOUR_API_KEY");
// Add Azure OpenAI chat completion
builder.AddAzureOpenAIChatCompletion(
    deploymentName:"gpt-4o",
    endpoint:"https://my-openapi.openai.azure.com/",
    apiKey: "163ed6f8bc2947e0906d6ee5e173a222");
// Build kernel
var kernel = builder.Build();

kernel.Display();

IChatCompletionService和ITextGenerationService 两者的核心用途都是生成文本，不同点是:

IChatCompletionService：主要用于聊天场景，它更侧重于模拟对话交互。在聊天场景中，模型需要考虑对话的上下文，通常需要提供对话历史记录作为输入，理解对话的意图并生成合适的回复，输出通常是一个符合聊天对话格式的回复。比如，开发一个聊天机器人，就可以使用 IChatCompletionService 来处理用户的输入并生成相应的回复。
ITextGenerationService：适用于一般性的文本生成任务，没有特别强调对话的上下文。输入和输出通常是普通文本，可以用于生成文章、故事、摘要等各种类型的文本。例如，根据给定的主题生成一篇新闻报道，或者生成一段产品描述等。

4. 使用聊天补全服务构建会话

使用ITextGenerationService：

// get text generation service
var textGenerationService = kernel.Services.GetRequiredService<ITextGenerationService>();

var text = await textGenerationService.GetTextContentAsync("今天天气不错，");

text.Display();

是啊，天气好的时候特别适合出去走走或者进行一些户外活动。你有什么计划吗？

使用IChatCompletionService：

// 引入交互式的内核命名空间，以便用户输入
using PolyglotKernel= Microsoft.DotNet.Interactive.Kernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.AzureOpenAI;

// Get chat completion service
var chatCompletionService = kernel.Services.GetRequiredService<IChatCompletionService>();


while (true)
{   
    // Get input from user
    var message = await PolyglotKernel.GetInputAsync("enter message...");
    Console.WriteLine($"You:{message}");
    if (string.IsNullOrEmpty(message.Trim())
        || message.Equals("exit", StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
    {
        break;
    }
    // Get response from chat completion service
    var response = await chatCompletionService.GetChatMessageContentAsync(message);
    Console.WriteLine($"AI:{response}");
    // response.Display();
}

You:你是谁，你能干什么
AI:我是一个人工智能语言模型，旨在帮助回答问题和提供信息。我可以帮助解答各种主题的问题，如科学、历史、技术、生活等；帮助解决简单的问题，比如数学计算或语言翻译；也可以提供建议或创意，如文章草稿或项目构思。如果你有任何问题或需要帮助的地方，随时可以问我。
You:exit

5. 保存会话历史

由于大模型是没有记忆的，因此对于需要上下文信息的多次对话而言，我们需要将聊天历史保存以便将其作为上下文发送给大模型。

// 引入交互式的内核命名空间，以便用户输入
using PolyglotKernel= Microsoft.DotNet.Interactive.Kernel;

// Get chat completion service
var chatCompletionService = kernel.Services.GetRequiredService<IChatCompletionService>();
// Create chat history
var chatHistory = new ChatHistory();
// chatHistory.AddSystemMessage("你是一名善解人意的心理咨询师！");
while (true)
{   
    // Get input from user
    var message = await PolyglotKernel.GetInputAsync("enter message...");    
    if (string.IsNullOrEmpty(message))
    {
        break;
    }
    
    Console.WriteLine($"You:{message}");
    // Add user message to chat history 
    chatHistory.AddUserMessage(message);
    // Get response from chat completion service with history
    var response = await chatCompletionService.GetChatMessageContentAsync(chatHistory);
    Console.WriteLine($"AI:{response.Content}");
    // Add AI response to chat history
    chatHistory.AddAssistantMessage(response.Content);
    // response.Display();
}

You:你是谁，你能干什么
AI:我是一个人工智能助手，旨在帮助回答问题、提供信息和解决各种问题。我可以帮助查找信息、提供建议、回答常见问题、协助学习新知识、进行语言翻译等。如果你有任何问题或需要帮助，请随时告诉我！
You:你能给我看下明天的天气吗
AI:抱歉，我无法查看实时天气信息。如果你想获取明天的天气预报，可以访问天气网站或使用天气应用程序，这些平台通常会提供准确和及时的天气信息。
You:那你退下吧
AI:好的，如果你有其他问题或需要帮助，随时可以回来找我。祝你一天愉快！
You:exit
AI:了解。如果你需要我，再来找我吧！愿你过得愉快。再见！

6. 使用打字机效果(流式输出)

// 引入交互式的内核命名空间，以便用户输入
using PolyglotKernel= Microsoft.DotNet.Interactive.Kernel;

// Get chat completion service
var chatCompletionService = kernel.Services.GetRequiredService<IChatCompletionService>();

// Get input from user
var message = await PolyglotKernel.GetInputAsync("enter message...");
Console.WriteLine($"You: {message}");
// Get response from chat completion service     
var chatResult = chatCompletionService.GetStreamingChatMessageContentsAsync(message);
string response = "";
await foreach (var chunk in chatResult)
{
    if (chunk.Role.HasValue) Console.Write(chunk.Role + ": ");
    response += chunk;
    await Task.Delay(100);
    Console.Write(chunk);
}

You: 你好
Assistant: 你好！有什么我可以帮助你的吗？

7.使用NLog记录日志

为了便于理解SK 的调用细节，因此开启日志是必不可少，这一节就来具体展开说明下具体如何使用NLog

\#r "nuget:NLog.Extensions.Logging"

using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using NLog.Extensions.Logging;
using NLog.Targets;

public static IServiceCollection AddNLogging(this IServiceCollection services)
{
    // 定义文件日志输出目标
    var fileTarget = new FileTarget()
    {
        FileName = @"C:\Users\54302\Desktop\sk-demo.log", AutoFlush = true
    };
    // 定义控制台日志输出目标
    var consoleTarget = new ConsoleTarget();
    
    var config = new NLog.Config.LoggingConfiguration();
    // 定义日志输出规则(输出所有Trace级别及以上的日志到控制台)
    config.AddRule(
        NLog.LogLevel.Trace,
        NLog.LogLevel.Info,
        target: fileTarget,  // 这里采用文件输出
        "*");// * 表示所有Logger
    // 注册NLog
    services.AddLogging(loggingBuilder => loggingBuilder.AddNLog(config));
    return services;
}

var builder = Kernel.CreateBuilder();
builder.AddAzureOpenAIChatCompletion(
    deploymentName:"gpt-4o",
    endpoint:"https://my-openapi.openai.azure.com/",
    apiKey: "163ed6f8bc2947e0906d6ee5e173a222");
// 增加NLoggin服务
builder.Services.AddNLogging();
var kernel = builder.Build();

kernel.Display();

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原始发表：2026-06-16，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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