摘要：在人工智能领域，生成式AI技术发展迅猛，但模型在处理特定领域知识或实时信息时，往往存在局限性。检索增强生成（RAG）技术通过将检索与生成相结合，有效弥补了这一缺陷。微软推出的Semantic Kernel为开发者提供了便捷实现RAG的途径，而C#作为广泛应用的
在人工智能领域，生成式AI技术发展迅猛，但模型在处理特定领域知识或实时信息时，往往存在局限性。检索增强生成（RAG）技术通过将检索与生成相结合，有效弥补了这一缺陷。微软推出的Semantic Kernel为开发者提供了便捷实现RAG的途径，而C#作为广泛应用的编程语言，其与Semantic Kernel的结合，让开发者能够在C#项目中轻松实践RAG。接下来，我们就深入探讨如何在C#中基于Semantic Kernel开展检索增强生成的实践。
1.1 Semantic Kernel简介Semantic Kernel是一个用于构建智能应用的开发工具包，它旨在简化AI应用的开发流程，降低开发者的使用门槛。Semantic Kernel提供了统一的编程模型，支持多种大语言模型（LLM），如OpenAI、Azure OpenAI等。开发者可以通过Semantic Kernel调用这些模型，并结合自定义的提示词工程、函数调用等功能，构建出更加智能、灵活的应用。它还具备强大的插件系统，方便开发者扩展功能，例如实现数据检索、知识图谱查询等操作 。
1.2 检索增强生成（RAG）原理检索增强生成（RAG）的核心思想是在生成文本之前，先从外部知识库（如文档、数据库等）中检索相关信息，然后将检索到的内容与用户输入的问题相结合，作为提示词输入到大语言模型中，从而生成更加准确、丰富且基于事实的回答。传统的生成式AI直接根据训练数据生成答案，可能会出现“幻觉”现象，即生成与事实不符的内容。而RAG通过引入外部知识，有效减少了这种情况的发生，提升了生成内容的可靠性和实用性 。
2.1 安装.NET SDK要在C#中使用Semantic Kernel，首先需要安装.NET SDK。根据自身需求，从.NET官方网站下载并安装合适版本的.NET SDK，确保系统中已正确配置.NET环境变量，以便后续创建和运行C#项目。
2.2 创建C#项目使用Visual Studio或命令行工具创建一个新的C#项目。在Visual Studio中，选择“创建新项目”，在模板中选择“控制台应用”或其他合适的项目类型；在命令行中，可通过以下命令创建一个新的控制台应用项目：
dotnet new console -n RAGWithSemanticKernel上述命令中，RAGWithSemanticKernel为项目名称，可根据实际情况修改。2.3 安装Semantic Kernel相关NuGet包在项目中，通过NuGet包管理器安装Semantic Kernel相关的包。主要包括Microsoft.SemanticKernel包，该包提供了Semantic Kernel的核心功能；如果需要使用特定的大语言模型，还需安装对应的包，例如使用Azure OpenAI模型，需安装Microsoft.SemanticKernel.Connectors.AI.OpenAI包。在Visual Studio中，右键点击项目，选择“管理NuGet程序包”，在搜索框中输入包名进行安装；在命令行中，可使用以下命令安装：dotnet add package Microsoft.SemanticKernel
dotnet add package Microsoft.SemanticKernel.Connectors.AI.OpenAI
3.1 初始化Semantic Kernel
在C#代码中，首先需要初始化Semantic Kernel实例，并配置相关的大语言模型。以使用Azure OpenAI模型为例，代码如下：
usingMicrosoft.SemanticKernel;usingMicrosoft.SemanticKernel.AI.OpenAI;
usingMicrosoft.SemanticKernel.Connectors.AI.OpenAI;
// 初始化Semantic Kernel
varkernel = Kernel.Builder
.WithOpenAIChatCompletionService("gpt-3.5-turbo", "{YOUR_API_KEY}", "{YOUR_ORGANIZATION}", "https://api.openai.com/v1")
.Build;
上述代码中，需将{YOUR_API_KEY}替换为实际的OpenAI API密钥，{YOUR_ORGANIZATION}替换为组织名称（如果有）。如果使用其他模型，只需调整对应的配置参数即可。3.2 准备知识库与检索功能
准备一个包含相关知识的知识库，知识库可以是本地的文档集合（如PDF、TXT文件），也可以是数据库中的数据。这里以本地文档为例，使用工具将文档内容提取并分割成合适的文本段落，然后将这些段落存储到数据结构中，例如列表。
为了实现检索功能，可使用Semantic Kernel提供的记忆存储（Memory Store）功能。创建一个内存记忆存储实例，并将知识库中的内容添加到记忆存储中，代码示例如下：
usingMicrosoft.SemanticKernel.Memory;// 创建内存记忆存储
varmemory =newVolatileMemoryStore;
// 假设已从文档中提取出文本段落列表
Liststring> knowledgeBase =newListstring
{
"苹果是一种常见的水果，富含维生素C。",
"香蕉具有丰富的钾元素，有助于维持心脏健康。",
"橙子味道酸甜，含有大量的膳食纤维。"
};
// 将文本段落添加到记忆存储中
foreach(vartextinknowledgeBase)
{
awaitmemory.SaveInformationAsync("MyKnowledge", Guid.NewGuid.ToString, text);
}
上述代码中，VolatileMemoryStore是基于内存的记忆存储，实际应用中也可使用其他类型的存储，如Redis记忆存储。3.3 构建RAG提示词
在接收到用户输入的问题后，首先从记忆存储中检索相关信息，然后将检索到的信息与用户问题结合，构建成新的提示词。代码如下：
usingSystem.Linq;// 用户输入的问题
stringuserQuestion = "哪种水果对心脏健康有益？";
// 从记忆存储中检索相关信息
varretrievedInfo =awaitmemory.SearchAsync("MyKnowledge", userQuestion,3);
stringretrievedText =string.Join(" ", retrievedInfo.Select(x => x.Metadata.Text));
// 构建RAG提示词
stringragPrompt = $"根据以下信息回答问题：{retrievedText}。问题：{userQuestion}";
上述代码中，SearchAsync方法从记忆存储中检索与用户问题相关的信息，3表示返回的最大相关信息数量。将检索到的信息与用户问题组合成新的提示词ragPrompt。3.4 调用大语言模型生成回答
将构建好的RAG提示词输入到大语言模型中，获取生成的回答。代码如下：
// 创建提示词模板varpromptTemplate = kernel.CreatePromptTemplate(ragPrompt, );
// 创建提示词执行器
varpromptExecutor = kernel.CreatePromptTemplateExecutor(promptTemplate);
// 调用大语言模型生成回答
varresult =awaitpromptExecutor.ExecuteAsync;
Console.WriteLine(result.Result);
上述代码中，先创建提示词模板，再创建提示词执行器，最后通过执行器调用大语言模型，将生成的回答输出到控制台。
4.1 优化检索策略可以尝试使用更复杂的检索算法，如基于向量相似度的检索，提高检索结果的准确性。通过将文本段落和用户问题转换为向量表示，计算向量之间的相似度，获取最相关的信息。Semantic Kernel也支持与外部向量数据库（如Pinecone、Milvus）集成，实现更高效的向量检索。
4.2 改进提示词工程不断优化提示词的构建方式，通过添加更多的指令和约束，引导大语言模型生成更符合预期的回答。例如，在提示词中明确要求模型以特定的格式回答问题，或者提供示例回答，帮助模型更好地理解用户意图。
4.3 扩展功能可以为RAG系统添加更多功能，如多轮对话支持、知识更新机制等。在多轮对话中，将历史对话内容也纳入检索和提示词构建的范围，使模型能够更好地理解上下文；定期更新知识库，确保系统能够获取最新的知识信息。
通过在C#中基于Semantic Kernel实践检索增强生成（RAG），我们成功构建了一个能够结合外部知识生成准确回答的系统。从初始化Semantic Kernel、准备知识库与检索功能，到构建RAG提示词、调用大语言模型生成回答，每一个步骤都充分发挥了C#和Semantic Kernel的优势。在实际应用中，通过不断优化和扩展，RAG系统能够为用户提供更加智能、可靠的服务，在智能客服、知识问答、内容创作等多个领域发挥重要作用。
以上完整展示了C#中基于Semantic Kernel的RAG实践过程。如果你对代码优化、功能拓展还有疑问，或有其他需求，欢迎随时交流。
来源：opendotnet