在開啟使用 .NET 開發 AI 套用的旅程之前，準備好.NET 開發環境是至關重要的。而安裝 Visual Studio 2022 只是第一步，真正的挑戰在於如何有效地整合強大的大型語言模型（LLM）。

本系列教程將指導你如何利用廣受歡迎的 OpenAI 大型語言模型進行開發。鑒於直接存取 OpenAI 的 API 服務可能受到限制，我們將轉而利用微軟雲的 Azure OpenAI 服務，這是一個可靠的替代方案，提供對 OpenAI 模型的存取。

Azure OpenAI 服務為開發者們提供了一系列 REST API，透過這些 API，你可以輕松接入 OpenAI 的尖端語言模型，如 GPT-4、GPT-3.5-Turbo 和嵌入式模型等。這些 API 是由 Azure OpenAI 與 OpenAI 共同開發的，確保了與 OpenAI 服務的高度相容性。

但是在使用大語言模型之前，Azure OpenAI 要求你部署相關資源以啟用服務。

建立 Azure OpenAI 服務

首先，你需要在 Azure 官網上註冊並登入你的帳戶。

然後，在 Azure 門戶中搜尋 OpenAI 並進入其服務頁面，點選「建立」按鈕開始建立服務。

按照螢幕上的指示填寫必要的資訊，完成後點選「建立」，你的 Azure OpenAI 服務就會被成功建立。

接下來，部署大型語言模型是關鍵的一步。在服務頁面的「資源管理->模型部署」區域，你可以管理現有部署或建立新的部署。

點選「新建部署」，從多個 OpenAI 基礎模型中選擇一個，例如「gpt-3.5-turbo-16k」。你還需要為你的部署指定一個名稱，這個名稱將在後續的開發過程中被使用。

為了在程式碼中使用已部署的模型，你還需要獲取金鑰和終結點資訊。這些資訊可以在 Azure OpenAI 服務頁面的「金鑰和終結點」區域找到並復制。

出於安全和便利的考慮，建議你將這些資訊配置到環境變量中，這樣可以避免在程式碼中重復輸入這些資訊。

Hello AI

最後，讓我們建立一個簡單的控制台應用程式來測試你的大型語言模型。

透過 Visual Studio 2022 建立一個新的應用程式，並使用 Nuget 包管理器添加 Azure OpenAI 客戶端庫。

然後編寫如下程式碼：

string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_ENDPOINT");
string deploymentName = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_GPT_NAME");
string apiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_API_KEY");
var openAIClient = new OpenAIClient(new Uri(endpoint), new AzureKeyCredential(apiKey));
var completionOptions = new ChatCompletionsOptions
{
DeploymentName = deploymentName
};
completionOptions.Messages.Add(new ChatRequestUserMessage("你好！"));
ChatCompletions response = await openAIClient.GetChatCompletionsAsync(completionOptions);
ChatResponseMessage assistantResponse = response.Choices[0].Message;
Console.WriteLine($"{assistantResponse.Content}");




執行你的程式，你將看到 AI 發出的問候：

結論

祝賀你，你已經成功邁出了使用 .NET 開發 AI 套用的第一步。