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DevExpress Blazor UI组件使用了C#为Blazor Server和Blazor WebAssembly创建高影响力的用户体验，这个UI自建库提供了一套全面的原生Blazor UI组件（包括Pivot Grid、调度程序、图表、数据编辑器和报表等）。

 现代AI驱动的应用程序需要与外部系统或内部应用程序组件无缝交互，许多AI服务提供商现在支持函数调用（也称为工具调用），这允许AI模型在运行时触发函数。这种功能对于AI需要执行诸如获取数据、调用API或在应用程序中启动任务（从安排约会和修改数据库信息到更新应用程序的外观）等操作的代理工作流/应用程序特别有价值。

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 本文实例中的整个流程是这样的：模型不是回复用户消息，而是请求一个带有指定参数的函数调用，然后聊天客户端调用该函数并将结果返回给LLM。此时，LLM根据函数返回的值构造一个响应。

在本指南中，我们将探索如何在DevExpress Blazor DxAiChat组件中启用函数调用：

• 来自Microsoft.Extensions.AI库的IChatClient接口
• 来自Microsoft语义内核的插件

开始

 要开始，您必须首先将DxAiChat组件集成到应用程序中（请参阅我们的官方指南以获取更多信息）：。

 接下来注册您的AI服务，在这个例子中我们将使用Azure OpenAI。下面是一个示例Program.cs设置：

using Azure.AI.OpenAI;
using Microsoft.Extensions.AI;
...
var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);
...
// Replace with your endpoint, API key, and deployed AI model name
string azureOpenAIEndpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_ENDPOINT");
string azureOpenAIKey = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_API_KEY");
string deploymentName = string.Empty;
...
var azureChatClient = new AzureOpenAIClient(
new Uri(azureOpenAIEndpoint),
new AzureKeyCredential(azureOpenAIKey));

IChatClient chatClient = azureChatClient.AsChatClient(deploymentName);

builder.Services.AddDevExpressBlazor();
builder.Services.AddChatClient(chatClient);
builder.Services.AddDevExpressAI();

运行项目来确认您可以发送消息和接收AI响应。

使用IChatClient调用工具

 首先，定义一个简单的函数来检索指定城市的天气信息。在本例中，这是GetWeatherTool。为了帮助AI理解如何调用GetWeatherTool函数，请使用方法及其参数的System.ComponentModel.Description属性。LLM使用参数找出最合适的方法调用，并规划调用顺序：

using System.ComponentModel;
using Microsoft.Extensions.AI;

public class CustomAIFunctions
{
public static AIFunction GetWeatherTool => AIFunctionFactory.Create(GetWeather);
[Description("Gets the current weather in the city")]
public static string GetWeather([Description("The name of the city")] string city)
{
switch (city)
{
case "Los Angeles":
case "LA":
return GetTemperatureValue(20);
case "London":
return GetTemperatureValue(15);
default:
return $"The information about the weather in {city} is not available.";
}
}
static string GetTemperatureValue(int value)
{
var valueInFahrenheits = value * 9 / 5 + 32;
return $"{valueInFahrenheits}\u00b0F ({value}\u00b0C)";
}
}

 修改聊天客户端注册，如下所示，来提供可用函数列表，并允许客户端在回答用户问题时调用函数。确保首先配置聊天客户端选项，因为这里的方法调用顺序至关重要：

using Azure;
using Azure.AI.OpenAI;
using Microsoft.Extensions.AI;
...
IChatClient chatClient = new ChatClientBuilder(azureChatClient)
.ConfigureOptions(opt =>
{
opt.Tools = [CustomAIFunctions.GetWeatherTool];
})
.UseFunctionInvocation()
.Build();

builder.Services.AddChatClient(chatClient);

 此时当用户向AI服务询问天气时，该服务将自动触发GetWeatherTool函数并将结果添加到其响应中。

集成语义内核插件

 Microsoft语义内核允许开发人员将高级AI功能整合到应用程序中（包括推理、工作流编排和动态提示工程），Microsoft的框架通过允许应用程序与插件交互和更有效地管理内存来增强AI解决方案。

首先，将以下NuGet包添加到项目中：

• （或为您的AI提供商提供适当的连接器）

如果您已经在应用程序中使用语义内核，并且熟悉插件的概念，可以很容易地将它连接到DevExpress Blazor DxAiChat控件。

 由于DevExpress AI驱动的API使用IChatClient接口与llm一起操作，您需要手动实现接口并从语义内核调用IChatCompletionService方法：

using Microsoft.Extensions.AI;
using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.ChatCompletion;
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI;
...
public class SemanticKernelPluginCallingChatClient : IChatClient {
private IChatCompletionService _chatCompletionService;
private Kernel _kernel;
private OpenAIPromptExecutionSettings _executionSettings;
public SemanticKernelPluginCallingChatClient(Kernel kernel)
{
_kernel = kernel;
_chatCompletionService = _kernel.GetRequiredService();
_executionSettings = new OpenAIPromptExecutionSettings() { ToolCallBehavior = ToolCallBehavior.AutoInvokeKernelFunctions };
}

public async Task GetResponseAsync(IEnumerable chatMessages, ChatOptions? options = null, CancellationToken cancellationToken = default)
{
var history = GetChatHistory(chatMessages);
ChatMessageContent message = await _chatCompletionService.GetChatMessageContentAsync(history, _executionSettings, _kernel, cancellationToken);
return new ChatResponse(new ChatMessage(ChatRole.Assistant, message.Content));
}

public async IAsyncEnumerable GetStreamingResponseAsync(IEnumerable chatMessages, ChatOptions? options = null, CancellationToken cancellationToken = default)
{
var history = GetChatHistory(chatMessages);
await foreach(var item in _chatCompletionService.GetStreamingChatMessageContentsAsync(history, _executionSettings, _kernel, cancellationToken)) {
yield return new ChatResponseUpdate(ChatRole.Assistant, item.Content);
}
}

AuthorRole GetRole(ChatRole chatRole) {
if(chatRole == ChatRole.User) return AuthorRole.User;
if(chatRole == ChatRole.System) return AuthorRole.System;
if(chatRole == ChatRole.Assistant) return AuthorRole.Assistant;
if(chatRole == ChatRole.Tool) return AuthorRole.Tool;
throw new Exception();
}

private ChatHistory GetChatHistory(IEnumerable chatMessages)
{
var history = new ChatHistory(chatMessages.Select(x => new ChatMessageContent(GetRole(x.Role), x.Text)));
return history;
}
...
}

 实现一个类似于前面函数的语义内核插件，但是用Microsoft.SemanticKernel.KernelFunction属性修饰main函数方法：

using Microsoft.SemanticKernel;
using System.ComponentModel;
...

public class WeatherPlugin {
[KernelFunction]
[Description("Gets the current weather in the city")]
public static string GetWeather([Description("The name of the city")] string city) {
switch(city) {
case "Los Angeles":
case "LA":
return GetTemperatureValue(20);
case "London":
return GetTemperatureValue(15);
default:
return $"The information about the weather in {city} is not available.";
}
}
static string GetTemperatureValue(int value)
{
var valueInFahrenheits = value * 9 / 5 + 32;
return $"{valueInFahrenheits}\u00b0F ({value}\u00b0C)";
}
}

最后，在应用程序启动时注册语义内核和聊天客户端：

using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Plugins.Core;
...

var semanticKernelBuilder = Kernel.CreateBuilder();
semanticKernelBuilder.AddAzureOpenAIChatCompletion(
deploymentName,
azureOpenAIEndpoint,
azureOpenAIKey);

// Add plugins from Microsoft.SemanticKernel.Plugins.Core
#pragma warning disable SKEXP0050
semanticKernelBuilder.Plugins.AddFromType<TimePlugin>(); // this is a built-in plugin
semanticKernelBuilder.Plugins.AddFromType<WeatherPlugin>(); // this is our custom plugin
#pragma warning restore SKEXP0050

var globalKernel = semanticKernelBuilder.Build();
builder.Services.AddChatClient(new SemanticKernelPluginCallingChatClient(globalKernel));

builder.Services.AddDevExpressAI();

一旦配置好，您的应用程序将使用Semantic Kernel插件来智能地处理请求：

更多产品资讯及授权，欢迎来电咨询：023-68661681

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