using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI;
var builder = Kernel.CreateBuilder;
// আপনার প্রদানকারী চয়ন করুন: OpenAI বা Azure OpenAI
builder.AddOpenAIChatCompletion(
modelId: "gpt-4o-mini", // অথবা আপনার পছন্দের মডেল
apiKey: Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY")
);
var kernel = builder.Build;

using Microsoft.SemanticKernel.SemanticFunctions;
var prompt = @"আপনি একজন সংক্ষিপ্ত ব্যাখ্যাকারী।
একজনBeginner-এর জন্য 3টি বুলেট পয়েন্টে '{topic}' ধারণাটি ব্যাখ্যা করুন।";
var explainFunc = kernel.CreateFunctionFromPrompt(prompt);
var result = await explainFunc.InvokeAsync(kernel, new { ["topic"] = "vector embeddings" });
Console.WriteLine(result);

public class WeatherPlugin
{
[KernelFunction, Description("একটি শহরের জন্য আবহাওয়া পান")]
public async Task<string> GetWeatherAsync(
[Description("শহরের নাম")] string city)
{
// এখানে আপনার আবহাওয়া API কল করুন
var temp = 22; // placeholder
return $"Weather in {city}: {temp}°C and clear";
}
}
// প্লাগইন রেজিস্টার করুন
var weather = new WeatherPlugin;
kernel.Plugins.AddFromObject(weather, pluginName: "weather");

var prompt = @"
আপনি একটি শ্রেণীবিভাগ ইঞ্জিন।
কাজ: `message`-টিকে [Billing, Tech Support, Sales] এর মধ্যে একটিতে শ্রেণীবদ্ধ করুন।
কঠোর JSON ফেরত দিন: { \"label\": string, \"confidence\": number }
message: {message}
";
var classify = kernel.CreateFunctionFromPrompt(prompt);
var output = await classify.InvokeAsync(kernel, new { ["message"] = "আমি আমার অ্যাকাউন্টে লগইন করতে পারছি না।" });
Console.WriteLine(output); // {"label":"Tech Support","confidence":0.89}

using Microsoft.SemanticKernel.Memory;
var memory = new MemoryBuilder
.WithMemoryStore(new VolatileMemoryStore) // একটি ভেক্টর DB (Qdrant, Pinecone, Azure AI Search) এর জন্য অদলবদল করুন
.WithTextEmbeddingGeneration(
new OpenAITextEmbeddingGeneration("text-embedding-3-small", Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY")))
.Build;
await memory.SaveInformationAsync(
collection: "policies", id: "refund-policy",
text: "গ্রাহকরা রসিদ প্রমাণের সাথে ক্রয়ের 30 দিনের মধ্যে রিফান্ডের জন্য অনুরোধ করতে পারেন।"
);
// পরে: পুনরুদ্ধার করুন এবং প্রম্পটে স্টাফ করুন
var results = memory.SearchAsync("রিফান্ড উইন্ডো", collection: "policies", limit: 3, minRelevanceScore: 0.7);
await foreach (var item in results)
{
Console.WriteLine($"Relevant: {item.Metadata.Text}");
}

// 1) আগের মতো প্লাগইন (সিমান্টিক + নেটিভ) সংজ্ঞায়িত করুন
// 2) একটি প্ল্যানার ব্যবহার করুন (API সারফেস সংস্করণ অনুসারে পরিবর্তিত হতে পারে)
var goal = "সংযুক্ত নীতি সংক্ষিপ্ত করুন, ঝুঁকি শ্রেণীবদ্ধ করুন এবং একটি ইমেল রিপোর্ট করুন";
// ধরে নিন আমাদের কাছে প্লাগইন রয়েছে: ফাইল, সংক্ষিপ্তকরণ, শ্রেণীবদ্ধকরণ, ইমেল
// প্ল্যানার একটি পরিকল্পনা একত্রিত করবে: files.Load → summarize.Run → classify.Run → email.Send
// ক্রমানুসারে পরিকল্পনাটি সম্পাদন করুন, পদক্ষেপগুলির মধ্যে JSON আউটপুট যাচাই করুন

var kernel = Kernel.CreateBuilder
.AddOpenAIChatCompletion("gpt-4o-mini", apiKey)
.Build;
var fastKernel = Kernel.CreateBuilder
.AddOpenAIChatCompletion("gpt-4o-mini", apiKey) // গতি-অপ্টিমাইজড
.Build;
// সহজ প্রম্পটগুলি fastKernel এ রুট করুন; জটিল কাজগুলি কার্নেলে

record Classification(string label, double confidence);
bool TryParseClassification(string text, out Classification cls)
{
try { cls = System.Text.Json.JsonSerializer.Deserialize<Classification>(text)!; return true; }
catch { cls = default!; return false; }
}

// 1) মেমরিতে ডক্স ইনজেস্ট করুন
await memory.SaveInformationAsync("handbook", "vacation-policy",
"কর্মচারীরা প্রতি মাসে 1.5 দিন PTO জমা করে এবং 5 দিন পর্যন্ত বহন করতে পারে।");
// 2) একটি প্রশ্নের জন্য কনটেক্সট পুনরুদ্ধার করুন
var top = memory.SearchAsync("PTO বহন করুন", "handbook", limit: 3, minRelevanceScore: 0.75);
var contexts = new List<string>;
await foreach (var r in top) contexts.Add(r.Metadata.Text);
// 3) কনটেক্সট সহ জিজ্ঞাসা করুন এবং উদ্ধৃতিগুলির জন্য অনুরোধ করুন
var qaPrompt = @"
আপনি প্রদত্ত কনটেক্সট থেকে কঠোরভাবে উত্তর দিন। অনুপস্থিত থাকলে, বলুন আপনি জানেন না।
1 থেকে শুরু করে কনটেক্সট আইটেমগুলির সূচক ব্যবহার করে ইনলাইন উদ্ধৃতিগুলি [source i] অন্তর্ভুক্ত করুন।
কনটেক্সট:
1) {{ctx1}}
2) {{ctx2}}
প্রশ্ন: {{q}}
";
var qa = kernel.CreateFunctionFromPrompt(qaPrompt);
var variables = new KernelArguments
{
["ctx1"] = contexts.ElementAtOrDefault(0) ?? "",
["ctx2"] = contexts.ElementAtOrDefault(1) ?? "",
["q"] = "আমি কত PTO দিন বহন করতে পারি?"
};
var answer = await qa.InvokeAsync(kernel, variables);
Console.WriteLine(answer);