在人工智能快速发展的今天，如何将AI技术与实际应用场景无缝融合，已成为开发者的热门话题。本文将详细介绍如何使用 Microsoft Semantic Kernel 构建一个智能、高效的天气查询应用，让开发者了解如何利用 AI 赋能传统应用。

什么是 Semantic Kernel？

Semantic Kernel（语义内核）是微软推出的一个开源 SDK，它允许开发者轻松地将大语言模型（LLM）与传统编程方法结合。通过插件机制，开发者可以让 AI 调用 .NET 代码中的方法，实现更智能的交互。

项目架构与关键技术

技术选型

• 编程语言：C# 10+
• 框架：.NET 6/7/8
• AI 服务：DeepSeek API
• 核心库：Microsoft.SemanticKernel

核心特性

1. 函数调用（Function Calling）
2. 聊天历史管理
3. 可插拔的服务插件
4. 灵活的 AI 交互模式

在现代 AI 应用开发中，函数调用是一项强大的功能，它允许 AI 模型直接与应用程序的功能进行交互。Microsoft Semantic Kernel 作为一个开源框架，提供了简单而强大的方式来集成这一能力。本文将详细介绍如何在 Semantic Kernel 中使用聊天完成（Chat Completion）进行函数调用，帮助开发者构建更智能、更实用的 AI 应用。

什么是函数调用？

函数调用（Function Calling）允许 AI 模型识别何时应该调用预定义的函数，并以结构化的方式提供必要的参数。这使得 AI 能够：

• 执行特定任务
• 获取外部信息
• 触发应用程序中的操作

在 Semantic Kernel 中，这一功能与大型语言模型（LLM）的能力无缝集成，使开发体验更加流畅。

Semantic Kernel 环境准备

首先，我们需要创建一个新的 C# 项目并安装必要的 NuGet 包：

YAML架构是语义内核提供的一种声明式语法，用于定义AI提示模板。通过使用YAML，开发者可以更加结构化地创建、管理和维护提示，使得提示的版本控制、测试和部署变得更加简单。 问题来了，YAML是我现阶段最不喜欢的配置文件格式。。。。

YAML架构的基本结构

语义内核提示的YAML文件由几个关键部分组成，下面我们将详细介绍每个部分：

YAML
# 提示函数的基本信息  
name: SummarizeText                      # 函数名称  
description: 将文本概括为简明扼要的摘要    # 函数描述  
template_format: semantic-kernel          # 模板格式  
template: |                               # 提示模板内容  
  请将以下文本概括为简洁的摘要：  
  {{$input}}  
  摘要:  

# 输入变量定义  
input_variables:  
  - name: input                         # 变量名称  
    description: 需要被概括的文本        # 变量描述  
    is_required: true                   # 是否必需  
    default: ""                         # 默认值  

# 输出变量定义  
output_variables:  
  - name: summary                       # 输出变量名  
    description: 生成的文本摘要          # 输出描述  

# 执行设置  
execution_settings:  
  default:                              # 默认设置  
    service: OpenAI                     # 服务提供商  
    model: gpt-4                        # 使用的模型  
    temperature: 0.7                    # 温度参数  
    max_tokens: 500                     # 最大令牌数  

在人工智能和大型语言模型（LLM）的世界中，提示词（Prompts）扮演着至关重要的角色。它们是我们与AI沟通的桥梁，决定了AI输出的质量和相关性。本文将深入探讨Microsoft Semantic Kernel中的提示词工程，帮助您理解如何有效地利用提示词来提升AI应用的效果。

提示词的基本概念

提示词是我们提供给模型的输入或查询，以期获取特定的响应。在Microsoft Semantic Kernel中，提示词工程（Prompt Engineering）已成为一个新兴的专业领域，它需要创造力和对细节的关注。

提示词的重要性

有效的提示词设计对于从LLM AI模型中获得预期结果至关重要。通过精心选择正确的词语、短语、符号和格式，可以引导模型生成高质量且相关的文本。

例如，考虑以下两个提示词：

text
请给我讲述人类的历史。  

请用3句话给我讲述人类的历史。  

第一个提示词可能会产生一个冗长的报告，而第二个提示词则会产生一个简洁的回应。如果您正在构建空间有限的用户界面，第二个提示词会更适合您的需求。

今天突发灵感，撰写了这篇文章，希望能为大家带来一些启发。在当今软件开发快速迭代的时代，传统的静态编码模式已逐渐难以满足不断增长的灵活性需求。本文将深入探讨一种结合人工智能、动态编译和反射技术的创新解决方案，揭示编程范式的革命性变革。

核心技术架构

这个创新方案主要由三个关键技术组件构成：

1. AI代码生成
2. 动态代码编译
3. 运行时插件加载

AI代码生成：智能编程助手

C#
var chatCompletionService = kernel.GetRequiredService<IChatCompletionService>();
var chatResult = await chatCompletionService.GetChatMessageContentsAsync(
    new ChatHistory
    {
        new ChatMessageContent(AuthorRole.System, "你是一个C#专家"),
        new ChatMessageContent(AuthorRole.User, Prompt)
    }
);

这段代码展示了如何利用Semantic Kernel调用AI模型（如DeepSeek）生成代码。关键特点包括：

• 动态生成符合特定接口的代码
• 通过精确的Prompt引导AI生成目标代码
• 温度(Temperature)和TopP参数控制生成的创造性和一致性