¿Por qué usar la llamada de función con la búsqueda de texto del Kernel Semántico?

Invocación de funciones con búsqueda de texto de Bing

Esta es la implementación del IFunctionInvocationFilter filtro.

private sealed class FunctionInvocationFilter(TextWriter output) : IFunctionInvocationFilter
{
    public async Task OnFunctionInvocationAsync(FunctionInvocationContext context, Func<FunctionInvocationContext, Task> next)
    {
        if (context.Function.PluginName == "SearchPlugin")
        {
            output.WriteLine($"{context.Function.Name}:{JsonSerializer.Serialize(context.Arguments)}\n");
        }
        await next(context);
    }
}

En el ejemplo siguiente se crea un SearchPlugin mediante bing web search. Este complemento se anunciará en el modelo de IA para su uso con llamadas automáticas a funciones mediante la configuración de ejecución del indicador. Al ejecutar este ejemplo, compruebe la salida de la consola para ver cuál es el modelo usado como consulta de búsqueda.

using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI;
using Microsoft.SemanticKernel.Data;
using Microsoft.SemanticKernel.Plugins.Web.Bing;

// Create a kernel with OpenAI chat completion
IKernelBuilder kernelBuilder = Kernel.CreateBuilder();
kernelBuilder.AddOpenAIChatCompletion(
        modelId: "gpt-4o",
        apiKey: "<Your OpenAI API Key>");
kernelBuilder.Services.AddSingleton<ITestOutputHelper>(output);
kernelBuilder.Services.AddSingleton<IFunctionInvocationFilter, FunctionInvocationFilter>();
Kernel kernel = kernelBuilder.Build();

// Create a search service with Bing search
var textSearch = new BingTextSearch(apiKey: "<Your Bing API Key>");

// Build a text search plugin with Bing search and add to the kernel
var searchPlugin = textSearch.CreateWithSearch("SearchPlugin");
kernel.Plugins.Add(searchPlugin);

// Invoke prompt and use text search plugin to provide grounding information
OpenAIPromptExecutionSettings settings = new() { FunctionChoiceBehavior = FunctionChoiceBehavior.Auto() };
KernelArguments arguments = new(settings);
Console.WriteLine(await kernel.InvokePromptAsync("What is the Semantic Kernel?", arguments));

Llamada a funciones mediante búsqueda de texto de Bing y citas

En el ejemplo siguiente se incluyen los cambios necesarios para incluir citas:

1. Use CreateWithGetTextSearchResults para crear SearchPlugin, esto incluirá el vínculo al origen original de la información.
2. Modifique el mensaje para indicar al modelo que incluya citas en su respuesta.

using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI;
using Microsoft.SemanticKernel.Data;
using Microsoft.SemanticKernel.Plugins.Web.Bing;

// Create a kernel with OpenAI chat completion
IKernelBuilder kernelBuilder = Kernel.CreateBuilder();
kernelBuilder.AddOpenAIChatCompletion(
        modelId: "gpt-4o",
        apiKey: "<Your OpenAI API Key>");
kernelBuilder.Services.AddSingleton<ITestOutputHelper>(output);
kernelBuilder.Services.AddSingleton<IFunctionInvocationFilter, FunctionInvocationFilter>();
Kernel kernel = kernelBuilder.Build();

// Create a search service with Bing search
var textSearch = new BingTextSearch(apiKey: "<Your Bing API Key>");

// Build a text search plugin with Bing search and add to the kernel
var searchPlugin = textSearch.CreateWithGetTextSearchResults("SearchPlugin");
kernel.Plugins.Add(searchPlugin);

// Invoke prompt and use text search plugin to provide grounding information
OpenAIPromptExecutionSettings settings = new() { FunctionChoiceBehavior = FunctionChoiceBehavior.Auto() };
KernelArguments arguments = new(settings);
Console.WriteLine(await kernel.InvokePromptAsync("What is the Semantic Kernel? Include citations to the relevant information where it is referenced in the response.", arguments));

Llamada de función con búsqueda y filtrado de texto de Bing

En el ejemplo final de esta sección se muestra cómo usar un filtro con llamadas de función. En este ejemplo solo se incluirán los resultados de búsqueda del sitio blogs para desarrolladores de Microsoft. Se crea una instancia de TextSearchFilter y se agrega una cláusula de igualdad para que coincida con el devblogs.microsoft.com sitio. Este filtro se usará cuando se invoque la función en respuesta a una solicitud de llamada de función desde el modelo.

using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI;
using Microsoft.SemanticKernel.Data;
using Microsoft.SemanticKernel.Plugins.Web.Bing;

// Create a kernel with OpenAI chat completion
IKernelBuilder kernelBuilder = Kernel.CreateBuilder();
kernelBuilder.AddOpenAIChatCompletion(
        modelId: "gpt-4o",
        apiKey: "<Your OpenAI API Key>");
kernelBuilder.Services.AddSingleton<ITestOutputHelper>(output);
kernelBuilder.Services.AddSingleton<IFunctionInvocationFilter, FunctionInvocationFilter>();
Kernel kernel = kernelBuilder.Build();

// Create a search service with Bing search
var textSearch = new BingTextSearch(apiKey: "<Your Bing API Key>");

// Build a text search plugin with Bing search and add to the kernel
var filter = new TextSearchFilter().Equality("site", "devblogs.microsoft.com");
var searchOptions = new TextSearchOptions() { Filter = filter };
var searchPlugin = KernelPluginFactory.CreateFromFunctions(
    "SearchPlugin", "Search Microsoft Developer Blogs site only",
    [textSearch.CreateGetTextSearchResults(searchOptions: searchOptions)]);
kernel.Plugins.Add(searchPlugin);

// Invoke prompt and use text search plugin to provide grounding information
OpenAIPromptExecutionSettings settings = new() { FunctionChoiceBehavior = FunctionChoiceBehavior.Auto() };
KernelArguments arguments = new(settings);
Console.WriteLine(await kernel.InvokePromptAsync("What is the Semantic Kernel? Include citations to the relevant information where it is referenced in the response.", arguments));

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