using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI;
var builder = Kernel.CreateBuilder;
// अपना प्रदाता चुनें: OpenAI या Azure OpenAI
builder.AddOpenAIChatCompletion(
modelId: "gpt-4o-mini", // या आपका पसंदीदा मॉडल
apiKey: Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY")
);
var kernel = builder.Build;

using Microsoft.SemanticKernel.SemanticFunctions;
var prompt = @"आप एक संक्षिप्त व्याख्याकार हैं।
एक शुरुआत करने वाले के लिए 3 बुलेट पॉइंट में '{topic}' की अवधारणा को समझाइए।";
var explainFunc = kernel.CreateFunctionFromPrompt(prompt);
var result = await explainFunc.InvokeAsync(kernel, new { ["topic"] = "vector embeddings" });
Console.WriteLine(result);

public class WeatherPlugin
{
[KernelFunction, Description("किसी शहर का मौसम प्राप्त करें")]
public async Task<string> GetWeatherAsync(
[Description("शहर का नाम")] string city)
{
// यहां अपने मौसम API को कॉल करें
var temp = 22; // प्लेसहोल्डर
return $"शहर {city} में मौसम: {temp}°C और साफ";
}
}
// प्लगइन रजिस्टर करें
var weather = new WeatherPlugin;
kernel.Plugins.AddFromObject(weather, pluginName: "weather");

var prompt = @"
आप एक वर्गीकरण इंजन हैं।
कार्य: `संदेश` को [बिलिंग, तकनीकी सहायता, बिक्री] में से किसी एक में वर्गीकृत करें।
सख्त JSON लौटाएं: { \"label\": string, \"confidence\": number }
संदेश: {message}
";
var classify = kernel.CreateFunctionFromPrompt(prompt);
var output = await classify.InvokeAsync(kernel, new { ["message"] = "मैं अपने खाते में लॉग इन नहीं कर सकता।" });
Console.WriteLine(output); // {"label":"तकनीकी सहायता","confidence":0.89}

using Microsoft.SemanticKernel.Memory;
var memory = new MemoryBuilder
.WithMemoryStore(new VolatileMemoryStore) // वेक्टर DB के लिए स्वैप करें (Qdrant, Pinecone, Azure AI Search)
.WithTextEmbeddingGeneration(
new OpenAITextEmbeddingGeneration("text-embedding-3-small", Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY")))
.Build;
await memory.SaveInformationAsync(
collection: "नीतियां", id: "रिफंड-नीति",
text: "ग्राहक रसीद के प्रमाण के साथ खरीद के 30 दिनों के भीतर रिफंड का अनुरोध कर सकते हैं।"
);
// बाद में: पुनः प्राप्त करें और प्रॉम्प्ट में भरें
var results = memory.SearchAsync("रिफंड विंडो", collection: "नीतियां", limit: 3, minRelevanceScore: 0.7);
await foreach (var item in results)
{
Console.WriteLine($"प्रासंगिक: {item.Metadata.Text}");
}

// 1) पहले की तरह प्लगइन्स (सिमेंटिक + नेटिव) को परिभाषित करें
// 2) एक योजनाकार का उपयोग करें (API सतह संस्करण के अनुसार भिन्न हो सकती है)
var goal = "संलग्न नीति को संक्षेप में बताएं, जोखिम को वर्गीकृत करें और एक रिपोर्ट ईमेल करें";
// मान लें कि हमारे पास प्लगइन्स हैं: फ़ाइलें, सारांशित करें, वर्गीकृत करें, ईमेल करें
// योजनाकार एक योजना को इकट्ठा करेगा: files.Load → summarize.Run → classify.Run → email.Send
// अनुक्रमिक रूप से योजना निष्पादित करें, चरणों के बीच JSON आउटपुट को मान्य करें

var kernel = Kernel.CreateBuilder
.AddOpenAIChatCompletion("gpt-4o-mini", apiKey)
.Build;
var fastKernel = Kernel.CreateBuilder
.AddOpenAIChatCompletion("gpt-4o-mini", apiKey) // गति-अनुकूलित
.Build;
// सरल प्रॉम्प्ट को fastKernel पर रूट करें; जटिल कार्यों को कर्नल पर

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) दस्तावेज़ों को मेमोरी में डालें
await memory.SaveInformationAsync("हैंडबुक", "छुट्टी-नीति",
"कर्मचारी प्रति माह 1.5 दिनों का PTO जमा करते हैं और 5 दिनों तक ले जा सकते हैं।");
// 2) एक प्रश्न के लिए संदर्भ पुनः प्राप्त करें
var top = memory.SearchAsync("PTO को आगे बढ़ाएं", "हैंडबुक", limit: 3, minRelevanceScore: 0.75);
var contexts = new List<string>;
await foreach (var r in top) contexts.Add(r.Metadata.Text);
// 3) संदर्भ के साथ पूछें और उद्धरणों का अनुरोध करें
var qaPrompt = @"
आप प्रदान किए गए संदर्भ से सख्ती से उत्तर देते हैं। यदि गायब है, तो कहें कि आपको नहीं पता।
संदर्भ आइटम के सूचकांक का उपयोग करके [स्रोत i] जैसे इनलाइन उद्धरण शामिल करें, जो 1 से शुरू होता है।
संदर्भ:
1) {{ctx1}}
2) {{ctx2}}
प्रश्न: {{q}}
";
var qa = kernel.CreateFunctionFromPrompt(qaPrompt);
var variables = new KernelArguments
{
["ctx1"] = contexts.ElementAtOrDefault(0) ?? "",
["ctx2"] = contexts.ElementAtOrDefault(1) ?? "",
["q"] = "मैं कितने PTO दिन आगे बढ़ा सकता हूँ?"
};
var answer = await qa.InvokeAsync(kernel, variables);
Console.WriteLine(answer);