using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI;
var builder = Kernel.CreateBuilder;
// בחרו את הספק שלכם: OpenAI או Azure OpenAI
builder.AddOpenAIChatCompletion(
modelId: "gpt-4o-mini", // או המודל המועדף עליכם
apiKey: Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY")
);
var kernel = builder.Build;

using Microsoft.SemanticKernel.SemanticFunctions;
var prompt = @"אתה מסביר תמציתי.
הסבר את המושג '{topic}' ב-3 נקודות עיקריות למתחילים.";
var explainFunc = kernel.CreateFunctionFromPrompt(prompt);
var result = await explainFunc.InvokeAsync(kernel, new { ["topic"] = "vector embeddings" });
Console.WriteLine(result);

public class WeatherPlugin
{
[KernelFunction, Description("קבלת מזג אוויר עבור עיר")]
public async Task<string> GetWeatherAsync(
[Description("שם העיר")] string city)
{
// קראו לממשק ה-API של מזג האוויר שלכם כאן
var temp = 22; // מציין מיקום
return $"מזג האוויר ב-{city}: {temp}°C ובהיר";
}
}
// רשמו תוסף
var weather = new WeatherPlugin;
kernel.Plugins.AddFromObject(weather, pluginName: "weather");

var prompt = @"
אתה מנוע סיווג.
משימה: סווג את ה-'message' לאחד מ-[חיוב, תמיכה טכנית, מכירות].
החזר JSON קפדני: { \"label\": string, \"confidence\": number }
message: {message}
";
var classify = kernel.CreateFunctionFromPrompt(prompt);
var output = await classify.InvokeAsync(kernel, new { ["message"] = "אני לא מצליח להיכנס לחשבון שלי." });
Console.WriteLine(output); // {"label":"תמיכה טכנית","confidence":0.89}

using Microsoft.SemanticKernel.Memory;
var memory = new MemoryBuilder
.WithMemoryStore(new VolatileMemoryStore) // החליפו במסד נתונים וקטורי (Qdrant, Pinecone, Azure AI Search)
.WithTextEmbeddingGeneration(
new OpenAITextEmbeddingGeneration("text-embedding-3-small", Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY")))
.Build;
await memory.SaveInformationAsync(
collection: "policies", id: "refund-policy",
text: "לקוחות יכולים לבקש החזר כספי תוך 30 יום מרכישה עם הוכחת קבלה."
);
// מאוחר יותר: אחזרו והכניסו להנחיה
var results = memory.SearchAsync("refund window", collection: "policies", limit: 3, minRelevanceScore: 0.7);
await foreach (var item in results)
{
Console.WriteLine($"רלוונטי: {item.Metadata.Text}");
}

// 1) הגדירו תוספים (סמנטיים + מקוריים) כמו קודם
// 2) השתמשו במתכנן (ממשק API עשוי להשתנות בהתאם לגרסה)
var goal = "סכמו את המדיניות המצורפת, סווגו סיכון ושלחו דוח בדוא"ל";
// הניחו שיש לנו תוספים: קבצים, סיכום, סיווג, דוא"ל
// מתכנן ירכיב תוכנית: files.Load → summarize.Run → classify.Run → email.Send
// בצעו את התוכנית ברצף, אמת פלטי JSON בין שלבים

var kernel = Kernel.CreateBuilder
.AddOpenAIChatCompletion("gpt-4o-mini", apiKey)
.Build;
var fastKernel = Kernel.CreateBuilder
.AddOpenAIChatCompletion("gpt-4o-mini", apiKey) // מותאם למהירות
.Build;
// נתבו הנחיות פשוטות יותר ל-fastKernel; משימות מורכבות ל-kernel

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) הכנסת מסמכים לזיכרון
await memory.SaveInformationAsync("handbook", "vacation-policy",
"עובדים צוברים 1.5 ימי חופשה בתשלום לחודש ויכולים להעביר 5 ימים.");
// 2) אחזור הקשר לשאלה
var top = memory.SearchAsync("carry over PTO", "handbook", limit: 3, minRelevanceScore: 0.75);
var contexts = new List<string>;
await foreach (var r in top) contexts.Add(r.Metadata.Text);
// 3) שאלו עם הקשר ובקשו ציטוטים
var qaPrompt = @"
אתה עונה אך ורק מההקשר שסופק. אם חסר, תגיד שאתה לא יודע.
כלול ציטוטים מוטבעים כמו [מקור i] באמצעות אינדקס של פריטי הקשר החל מ-1.
הקשר:
1) {{ctx1}}
2) {{ctx2}}
שאלה: {{q}}
";
var qa = kernel.CreateFunctionFromPrompt(qaPrompt);
var variables = new KernelArguments
{
["ctx1"] = contexts.ElementAtOrDefault(0) ?? "",
["ctx2"] = contexts.ElementAtOrDefault(1) ?? "",
["q"] = "כמה ימי חופשה בתשלום אני יכול להעביר?"
};
var answer = await qa.InvokeAsync(kernel, variables);
Console.WriteLine(answer);