Semantic Kernel/C#:接入智谱AI的两种方式
1.使用C#将几个Excel文件合并去重分类2.C#使用SqlSugar操作MySQL数据库实现简单的增删改查3.C#中的类和继承4.C#中的virtual和override关键字5.C#中的属性6.C#winform中使用SQLite数据库7.C#简化工作之实现网页爬虫获取数据8.C#中的委托(一)9.C#中的ref关键字10.C#中out关键字11.C#中内置的泛型委托Func与Action12.在winform blazor hybrid中绘图13.使用C#如何监控选定文件夹中文件的变动情况?14.C#设计模式之策略模式15.由浅入深理解C#中的事件16.C#设计模式之观察者模式17.C#设计模式之单例模式18.C#基于ScottPlot进行可视化19.C#使用MiniExcel导入导出数据到Excel/CSV文件20.winform实现最小化至系统托盘21.C#使用Bogus生成测试数据22.SemanticKernel如何基于自有数据聊天23.在winform中如何嵌入第三方软件窗体✨24.在winform中如何实现双向数据绑定?25.自己动手做一个批量doc转换为docx文件的小工具26.WPF中动画教程(DoubleAnimation的基本使用)27.WPF动画教程(PointAnimationUsingPath的使用)28.C#使用PaddleOCR进行图片文字识别✨29.WPF基础:在Canvas上绘制图形30.WPF/C#:让绘制的图形可以被选中并将信息显示在ListBox中31.使用归一化盒过滤器对图像进行平滑处理32.WPF/C#:如何显示具有层级关系的数据33.将彩色图转化为灰度图及其原理介绍34.WPF/C#:ProgressBar的基本使用35.在VB.NET项目中使用C#编写的代码36.WPF/C#:理解与实现WPF中的MVVM模式37.SemanticKernel:添加插件38.Avalonia:一个.NET跨平台UI框架39.WPF/C#:异常处理40.WPF/C#:程序关闭的三种模式41.wpfui:一个开源免费具有现代化设计趋势的WPF控件库42.WPF/C#:如何将数据分组显示43.WPF/C#:更改界面的样式44.LiveCharts2:简单灵活交互式且功能强大的.NET图表库45.WPF/C#:显示分组数据的两种方式46.WPF/C#:在DataGrid中显示选择框47.WPF/C#:数据绑定到方法48.WPF/C#:BusinessLayerValidation49.WPF/C#:如何实现拖拉元素50.WPF在.NET9中的重大更新:Windows 11 主题51.ONNX Runtime入门示例:在C#中使用ResNet50v2进行图像识别52.动手学Avalonia:基于SemanticKernel与硅基流动构建AI聊天与翻译工具53.Avalonia应用在基于Linux的国产操作deepin上运行54.如何让其他模型也能在SemanticKernel中调用本地函数55.大语言模型的应用探索—AI Agent初探!56.动手学Avalonia:基于硅基流动构建一个文生图应用(一)57.WPF/C#:在WPF中如何实现依赖注入58.ScreenToGif:一款开源免费且好用的录屏转Gif软件59.WPF/C#:实现导航功能60.关于学习.NET的历程回顾与今后的探索实践方向61.入门Vue+.NET 8 Web Api记录(一)62.SemanticKernel/C#:检索增强生成(RAG)简易实践63.SemanticKernel/C#:使用Ollama中的对话模型与嵌入模型用于本地离线场景64.SemanticKernel/C#:实现接口,接入本地嵌入模型65.EF Core连接PostgreSQL数据库66.基于SiliconCloud快速体验GraphRag.Net67.AvaloniaChat:一个基于大语言模型用于翻译的简单应用68.最佳实践:在AvaloniaChat中接入SiliconCloud69.AvaloniaChat—从源码构建指南70.SimpleRAG:基于WPF与Semantic Kernel实现的一个简单的RAG应用
71.Semantic Kernel/C#:接入智谱AI的两种方式
72.AvaloniaChat-v0.0.2:兼容智谱AI 快速使用指南73.使用SiliconCloud快速体验SimpleRAG(手把手教程)74.使用Ollama本地离线体验SimpleRAG(手把手教程)75.Semantic Kernel/C#:一种通用的Function Calling方法,文末附经测试可用的大模型76.在SimpleRAG中使用SiliconCloud快速测试Function Calling77.SimpleTranslationAIAgent:基于C#与LLM的翻译AI Agent78.SimpleTranslationAIAgent借助SiliconCloud API 构建自己的专属翻译助手79.SimpleAISearch:C# + DuckDuckGo 实现简单的AI搜索80.SimpleAIAgent:使用免费的glm-4-flash即可开始构建简单的AI Agent应用81.SimpleRAG-v1.0.3:增加文件对话功能82.如何自己动手实现一个图片解答小助手83.AvaloniaTCP-v1.0.0:学习使用Avalonia/C#进行TCP通讯的一个简单Demo84.Microsoft.Extensions.AI 初探85.TesseractOCR-GUI:基于WPF/C#构建TesseractOCR简单易用的用户界面86.VLM-OCR-Demo:一个使用VLM用于OCR任务的示例87.C#调用Python脚本的方式(一),以PaddleOCR-GUI为例88.C#调用Python代码的方式(二),以PaddleOCR-GUI为例89.C#使用Tesseract C++ API过程记录90.C#调用C++代码,以OpenCV为例91.使用C#构建一个论文总结AI Agent92.PaperAssistant:使用Microsoft.Extensions.AI实现93.C# AIModelRouter:使用不同的AI模型完成不同的任务Semantie Kernel中对话请求默认是发送到OpenAI去的:
其他与OpenAI对话请求接口兼任的模型平台,一般只需要修改host即可,如下所示:
default:
uriBuilder = new UriBuilder(request.RequestUri)
{
// 这里是你要修改的 URL
Scheme = "https",
Host = host,
Path = "v1/chat/completions",
};
request.RequestUri = uriBuilder.Uri;
break;
但是智谱AI的对话接口地址如下:
在python中这样就可以用,但SemanticKernel中好像还没有base_url的设置。
有两种方式可以实现。
一种是想和之前其他模型用相同的方式,把智普平台作为一种特殊的方式处理。
在appsettings.json中添加一个Platform字段,请求接口完全兼容OpenAI的可以不写:
创建Kernel是这样的:
var builder = Kernel.CreateBuilder()
.AddOpenAIChatCompletion(
modelId: OpenAIOption.ChatModel,
apiKey: OpenAIOption.Key,
httpClient: new HttpClient(handler));
_kernel = builder.Build();
然后在OpenAIHttpClientHandler为智谱平台做一下不同的处理:
public class OpenAIHttpClientHandler : HttpClientHandler
{
protected override async Task<HttpResponseMessage> SendAsync(HttpRequestMessage request, CancellationToken cancellationToken)
{
UriBuilder uriBuilder;
string url = OpenAIOption.Endpoint;
string platform = OpenAIOption.Platform;
Uri uri = new Uri(url);
string host = uri.Host;
switch (request.RequestUri?.LocalPath)
{
case "/v1/chat/completions":
switch(platform)
{
case "ZhiPu":
uriBuilder = new UriBuilder(request.RequestUri)
{
// 这里是你要修改的 URL
Scheme = "https",
Host = host,
Path = "api/paas/v4/chat/completions",
};
request.RequestUri = uriBuilder.Uri;
break;
default:
uriBuilder = new UriBuilder(request.RequestUri)
{
// 这里是你要修改的 URL
Scheme = "https",
Host = host,
Path = "v1/chat/completions",
};
request.RequestUri = uriBuilder.Uri;
break;
}
break;
}
HttpResponseMessage response = await base.SendAsync(request, cancellationToken);
return response;
}
}
尝试是否成功:
另一种方式更加简单,只需要在appsettings.json中这样写:
使用这种方式创建Kernel即可:
尝试是否成功:
在AvaloniaChat中为了和其他平台保持统一的使用方式,我选择第一种方式。
OpenAIHttpClientHandler可以在此处查看:https://github.com/Ming-jiayou/AvaloniaChat/blob/main/src/AvaloniaChat/Model/OpenAIHttpClientHandler.cs
创建Kernel的两种方式可以在此处查看:https://github.com/Ming-jiayou/AvaloniaChat/blob/main/src/AvaloniaChat/ViewModels/MainViewModel.cs
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】凌霞软件回馈社区,博客园 & 1Panel & Halo 联合会员上线
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】博客园社区专享云产品让利特惠,阿里云新客6.5折上折
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· Deepseek官网太卡,教你白嫖阿里云的Deepseek-R1满血版
· 2分钟学会 DeepSeek API,竟然比官方更好用!
· .NET 使用 DeepSeek R1 开发智能 AI 客户端
· DeepSeek本地性能调优
· autohue.js:让你的图片和背景融为一体,绝了!