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内容提要
本文介绍了如何将语义内核与功能调用集成,使大型语言模型(LLM)能够实时调用代码并获取最新信息。通过创建插件类,LLM可以获取并更改灯具状态,从而实现AI代理功能。示例代码展示了具体实现方法。
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关键要点
- 本文介绍了如何将语义内核与功能调用集成,使大型语言模型(LLM)能够实时调用代码并获取最新信息。
- 通过创建插件类,LLM可以获取并更改灯具状态,从而实现AI代理功能。
- 示例代码展示了如何实现一个灯具插件,包括获取灯具列表和更改灯具状态的方法。
- 使用注解[KernelFunction]和[Description]来描述每个方法的行为,LLM可以决定使用现有知识或调用插件提供答案。
- 在控制器中注入内核以调用提示,并处理用户的聊天请求。
- 通过POST请求,LLM可以调用插件获取灯具列表,并返回灯具的状态信息。
- 这种集成方式使得LLM能够在应用程序中发挥更大的作用,提升用户体验。
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延伸问答
如何将语义内核与功能调用集成?
通过创建插件类,语义内核可以使大型语言模型(LLM)实时调用代码,获取最新信息。
灯具插件的主要功能是什么?
灯具插件可以获取灯具列表和更改灯具状态,支持AI代理功能。
如何在控制器中使用语义内核?
在控制器中注入内核,以调用提示并处理用户的聊天请求。
如何通过POST请求获取灯具列表?
发送POST请求到指定地址,查询灯具列表,LLM将调用插件返回状态信息。
使用注解有什么作用?
使用注解[KernelFunction]和[Description]可以描述每个方法的行为,帮助LLM决定调用插件或使用现有知识。
集成语义内核的好处是什么?
这种集成方式使得LLM能够在应用程序中发挥更大的作用,提升用户体验。
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