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界面控件DevExpress中文教程 - 如何拓展具有AI功能的文本編輯器(一)

原創|使用教程|編輯:龔雪|2024-09-30 11:05:47.173|閱讀 114 次

概述:本文主要介紹界面控件DevExpress v24.2如何完成具有AI功能文本編輯器的擴展,歡迎下載最新版組件體驗!

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 本文重點介紹了DevExpress在近年來最熱門領域——人工智能(AI)和自然語言處理(NLP)的改進!

NLP是人工智能的一個分支,它允許計算機與人類語言進行交互,這包括以有意義/有用的方式理解、解釋、生成和回應文本(和語音)的能力。基于NLP的功能允許更好的數據分析、個性化體驗、高效的溝通,并導致更明智的決策和提高效率。例如:

  • 機器翻譯
  • 文本摘要
  • 文本生成
  • 文本分類
  • 以及更多…

P.SDevExpress擁有.NET開發需要的所有平臺控件,包含600多個UI控件、報表平臺、DevExpress Dashboard eXpressApp 框架、適用于 Visual Studio的CodeRush等一系列輔助工具。

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開始使用DevExpress AI支持的擴展
先決條件

DevExpress AI APIs允許您在WinForms、WPF或Blazor應用程序中注冊和使用多個AI服務,DevExpress的搶先體驗預覽版(v24.2.1)支持以下AI服務:

  • OpenAI
  • Azure OpenAI
  • Ollama

本文中描述的AI服務和DevExpress AI擴展遵循"bring your own key" 原則,DevExpress不提供REST API,也不提供任何內置的LLMs/SLMs。您需要有一個激活的Azure/Open AI訂閱來獲取REST API端點、密鑰和模型部署名稱,這些變量必須在應用程序啟動時指定,來注冊AI客戶端并在應用程序中啟用DevExpress AI-Powered擴展。

在開始之前,您需要滿足以下先決條件:

  • 或 .NET Framework v4.7.2

  • 激活DevExpress Universal DevExpress DXperience授權(下載Early Access Preview v24.2 build)。
  • 要使用Open AI,您需要以下內容:
    1. 一個激活的OpenAI訂閱。
  • 要使用Azure OpenAI,您需要以下內容:
    1. 一個激活的Azure訂閱和Azure開放人工智能服務資源。
  • 要使用自托管模型,您需要以下內容:
    1. 安裝
    2. 下載病運行一個Ollama模型:

下表列出了DevExpress AI相關的NuGet包:

界面控件DevExpress中文教程 - 如何拓展具有AI功能的文本編輯器
注冊AI客戶端

要在控制臺應用程序中使用DevExpress AI-Powered擴展,您需要安裝以下DevExpress包中的一個并注冊AI客戶端:

  • DevExpress.AIIntegration
  • DevExpress.AIIntegration.OpenAI, DevExpress.AIIntegration.Azure.OpenAI, or DevExpress.AIIntegration.Ollama(基于您的參數)

DevExpress AI-Powered擴展在AIExtensionsContainerDefault容器中運行,該容器管理已注冊的AI客戶端,以便DevExpress UI組件可以自動利用AI服務。

下面的代碼片段注冊了一個Azure OpenAI客戶端:

using Azure.AI.OpenAI;
using DevExpress.AIIntegration;
...
//Modify the following lines to obtain and pass your personal Azure OpenAI credentails to the Register* method.
string AzureOpenAIEndpoint { get { return Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_ENDPOINT"); } }
string AzureOpenAIKey { get { return Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_APIKEY"); } }
string DeploymentName { get { return Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_DEPLOYMENTNAME"); } }

AIExtensionsContainerDefault defaultAIContainer;
...

static void Main() {
defaultAIContainer = new AIExtensionsContainerDefault();
defaultAIContainer.RegisterChatClientOpenAIService(
new AzureOpenAIClient(new Uri(AzureOpenAIEndpoint),
new System.ClientModel.ApiKeyCredential(AzureOpenAIKey)),
DeploymentName
);
}

要使用離線的模型,請調用RegisterChatClientOllamaAIService方法。這個方法注冊一個Ollama客戶端,在這個方法中,第一個參數是默認的,第二個參數指定模型名稱:

defaultAIContainer.RegisterChatClientOllamaAIService("http://localhost:11434/api/chat", "llama3.1");

一旦您注冊了一個AI客戶端,可以使用DevExpress AI驅動的擴展如下(DevExpress AI驅動的擴展如下所示):

var result = await defaultAIContainer.TranslateAsync(new TranslateRequest(textToTranslate, language));
//OR
var translateExtension = defaultAIContainer.CreateTranslateExtension();
TranslateRequest request = new TranslateRequest(textToTranslate, language);
var result = await translateExtension.ExecuteAsync(request, CancellationToken.None);

管理長輸入文本和AI響應

處理大型文本塊可能具有挑戰性,但我們已經覆蓋了。DevExpress AI-Powered擴展自動將大型內容拆分為可管理的塊(包括段落、句子、單詞、標點符號和其他文本元素),以確保準確處理,以下是如何管理大型文本塊和處理AI服務響應的方法:

public async Task<string> GetTranslation(string textToTranslate, string language) {
TextResponse result = await defaultAIContainer.TranslateAsync(new TranslateRequest(textToTranslate, language));
if(result.IsCompleted)
return result.Response;
if(!result.IsRestrictedOrFailed) {
string translatedText = result.Response;
while(result.IsContinuationRequired){
await result.ContinueAsync();
translatedText += result.Response
}
return translatedText;
}
//Something unexpected happened
switch (result.Status) {
case ResponseStatus.MaxTokenLimitExceeded:
case ResponseStatus.InputSizeLimitExceeded:
return "The text you're trying to send within a request is too long and exceeds the allowed limit.";
case ResponseStatus.ContentFiltered:
return "Potentially harmful content was detected in your request.";
case ResponseStatus.Error:
return "An error occurred while processing the request.";
}
throw new NotSupportedException();
}

重要的響應包括:

  • MaxTokenLimitExceeded — 指示AI服務響應被截斷,因為它超過了允許的限制(特別是來自模型)。當輸入大小(請求)和輸出(響應)的組合超過了模型在一次交互中可以處理的令牌的最大數量時,就會出現這種情況。例如,GPT-4o LLM根據所選擇的計劃具有8K-128K令牌的上下文窗口,而微軟的小語言模型(SLM),如Phi-3 Mini,可以處理最多4K令牌。
  • InputSizeLimitExceeded — 表示AI服務響應被我們的“引擎”截斷,以防止過度的資源消耗,這允許您避免用戶可能因提交過大的文本請求而無意中消耗所有Azure積分的情況。要修改這個限制,您可以顯式地設置ChatMaxTokensDefault屬性,使其與公司策略和模型上下文窗口大小保持一致。

使用以下設置來配置文本內容和圖像的大小限制:

public static partial class AIIntegration {
//Specifies the maximum number of tokens that can be processed by a model request. Applies to all DevExpress AI-Powered extensions.
public static int? ChatMaxTokensDefault { get; set; } = null;
//Specifies the default temperature for chat-based AI-Powered extensions.
//To learn more please visit //ai.stackexchange.com/questions/32477/what-is-the-temperature-in-the-gpt-models
public static float? ChatTemperatureDefault { get; set; } = null;
//Specifies the maximum allowed size of the text buffer per request, in bytes.
public static int TextBufferMaxSize { get; set; } = 64 * 1024;//64kb
//Specifies the maximum allowed size of the image buffer per request, in bytes.
public static int ImageBufferMaxSize { get; set; } = 2 * 1024 * 1024;//2mb
//Specifies the maximum allowed chunk length, in characters.
public static int ChunkMaxLength { get; set; } = 6000;
}

DevExpress AI-Powered擴展

DevExpress EAP v24.2附帶以下AI支持的擴展:

界面控件DevExpress中文教程 - 如何拓展具有AI功能的文本編輯器

這些擴展以類似聊天的方式工作 - 其中請求通過內置提示發送到OpenAI/Ollama模型。

除了提供對托管在Azure和Ollama中的AI模型的訪問外,我們還實現了與Azure AI語言服務交互的API,包括Azure AI Translator和Azure AI Language(文本摘要)。服務的選擇取決于您的預算,但是請注意,在調用以下方法時,文本翻譯和摘要請求將專門發送到Azure AI語言服務:

string azureTranslatorEndpoint = GetEnvironmentVariable("AZURE_TRANSLATOR_ENDPOINT");
string azureTranslatorKey = GetEnvironmentVariable("AZURE_TRANSLATOR_API_KEY");
//Register an Azure.TextAnalytics client.
defaultAIContainer.RegisterTranslatorAzureAIService(new TextTranslationClient(new AzureKeyCredential(azureTranslatorKey), new Uri(azureTranslatorEndpoint)));

//Register an Azure.TextAnalytics client.
string azureTextAnalyticsEndpoint = GetEnvironmentVariable("AZURE_TEXT_ANALYTICS_ENDPOINT");
string azureTextAnalyticsKey = GetEnvironmentVariable("AZURE_TEXT_ANALYTICS_API_KEY");
defaultAIContainer.RegisterTextAnalyticsAzureAIService(new TextAnalyticsClient(new Uri(azureTextAnalyticsEndpoint), new AzureKeyCredential(azureTextAnalyticsKey)));

自定義和擴展DevExpress AI-Powered的擴展

DevExpress AI驅動的擴展具有預先構建的提示,可以根據需要進行定制:

1. AI驅動的擴展中派生并覆蓋GetSystemPrompt方法:

public class WilliamShakespeareStyleExtension : RewriteStyleExtension {
public WilliamShakespeareStyleExtension(IServiceProvider serviceProvider) : base(serviceProvider) { }
protected override string GetSystemPrompt(RewriteStyleRequest request) {
return "Rewrite this text in the William Shakespeare style.";
}
}

2. 在默認容器中注冊您的擴展(這將覆蓋內置擴展):

defaultAIContainer.Register<RewriteStyleRequest, WilliamShakespeareStyleExtension>();

當您調用RewriteStyleAsync方法時,自定義提示將與用戶輸入一起發送到AI服務。

在這個階段,DevExpress AI相關的API的另一個重要元素開始發揮作用:AIExtensionsContainerLocal類。與默認擴展容器類似,AIExtensionsContainerLocal類存儲了您手動實現和注冊的ai支持的擴展,而無需替換DevExpress內置擴展。

關鍵的區別在于這個容器中包含的擴展不會被DevExpress UI組件自動使用,這允許您為應用程序的不同部分實現不同的行為。下面的代碼片段實現了一個自定義的AI驅動的擴展(注意如何使用基類):

public class AuthoredStyleExtension : ChangeTextExtension<AuthoredStyleRequest> {
public AuthoredStyleExtension(IServiceProvider serviceProvider) : base(serviceProvider) { }
protected override string GetSystemPrompt(AuthoredStyleRequest request) {
return $"Rewrite this text in the {request.Author} style";
}
}
//A custom request that processes text.
public class AuthoredStyleRequest : TextRequest {
public AuthoredStyleRequest(string Author, string Text) : base(Text) {
this.Author = Author;
}
public string Author { get; init; }
}

public static class CustomAIIntegration {
public static AuthoredStyleExtension CreateAuthoredStyleExtension(this IAIExtensionsContainer container){
return (AuthoredStyleExtension)container.GetExtension(typeof(AuthoredStyleRequest));

您可以實現自己的TextRequest后代,以便在構造提示符時向AI模型提供額外的信息。示例包括內置的ChangeTone和RewriteStyle擴展,它們獲得用于指定語氣(例如,Casual, Friendly, Confident)和風格(例如,Formal, Conversational)的枚舉值。要在運行時調用自定義擴展,請使用以下代碼片段:

var localContainer = new AIExtensionsContainerLocal(defaultAIContainer);
localContainer.Register<AuthoredStyleRequest, AuthoredStyleExtension>();

AuthoredStyleExtension extension = localContainer.CreateAuthoredStyleExtension();
var request = new AuthoredStyleRequest("Mark Twain", textToModify);

//Here you can also set up the Temperature variable that will be used to execute this particular model request
request.Options.Temperature = 0.9f;
string result = await extension.ExecuteAsync(request, CancellationToken.None);

本地化

DevExpress AI-Powered擴展支持本地化,這有助于確保AI驅動的功能對于不同地區的用戶都是可訪問和相關的。通過本地化人工智能擴展,您可以調整用戶界面和任何預定義的內容,以滿足最終用戶的語言和文化偏好,您也可以根據區域偏好定制提示(例如,當使用單語言AI模型時)。

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DevExpress v24.1全新發布

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文章轉載自:慧都網

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