using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI;
var builder = Kernel.CreateBuilder;
// Alege-ți furnizorul: OpenAI sau Azure OpenAI
builder.AddOpenAIChatCompletion(
modelId: "gpt-4o-mini", // sau modelul tău preferat
apiKey: Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY")
);
var kernel = builder.Build;

using Microsoft.SemanticKernel.SemanticFunctions;
var prompt = @"Ești un explicator concis.
Explică conceptul de '{topic}' în 3 puncte pentru un începător.";
var explainFunc = kernel.CreateFunctionFromPrompt(prompt);
var result = await explainFunc.InvokeAsync(kernel, new { ["topic"] = "vector embeddings" });
Console.WriteLine(result);

public class WeatherPlugin
{
[KernelFunction, Description("Obține vremea pentru un oraș")]
public async Task<string> GetWeatherAsync(
[Description("Numele orașului")] string city)
{
// Apelează API-ul tău meteo aici
var temp = 22; // placeholder
return $"Vremea în {city}: {temp}°C și senin";
}
}
// Înregistrează plugin-ul
var weather = new WeatherPlugin;
kernel.Plugins.AddFromObject(weather, pluginName: "weather");

var prompt = @"
Ești un motor de clasificare.
Sarcină: Clasifică `message` într-una dintre [Facturare, Suport Tehnic, Vânzări].
Returnează JSON strict: { \"label\": string, \"confidence\": number }
message: {message}
";
var classify = kernel.CreateFunctionFromPrompt(prompt);
var output = await classify.InvokeAsync(kernel, new { ["message"] = "Nu mă pot conecta la contul meu." });
Console.WriteLine(output); // {"label":"Tech Support","confidence":0.89}

using Microsoft.SemanticKernel.Memory;
var memory = new MemoryBuilder
.WithMemoryStore(new VolatileMemoryStore) // schimbă pentru o bază de date vector (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: "Clienții pot solicita o rambursare în termen de 30 de zile de la cumpărare cu dovada primirii.");
);
// Mai târziu: recuperează și include în prompt
var results = memory.SearchAsync("refund window", collection: "policies", limit: 3, minRelevanceScore: 0.7);
await foreach (var item in results)
{
Console.WriteLine($"Relevant: {item.Metadata.Text}");
}

// 1) Definește plugin-uri (semantice + native) ca înainte
// 2) Folosește un planificator (suprafața API poate varia în funcție de versiune)
var goal = "Rezumă politica atașată, clasifică riscul și trimite un raport prin e-mail";
// Presupunem că avem plugin-uri: files, summarize, classify, email
// Planificatorul va asambla un plan: files.Load → summarize.Run → classify.Run → email.Send
// Execută planul secvențial, validează ieșirile JSON între pași

var kernel = Kernel.CreateBuilder
.AddOpenAIChatCompletion("gpt-4o-mini", apiKey)
.Build;
var fastKernel = Kernel.CreateBuilder
.AddOpenAIChatCompletion("gpt-4o-mini", apiKey) // optimizat pentru viteză
.Build;
// Direcționează prompt-uri mai simple către fastKernel; sarcini complexe către 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) Ingestează documente în memorie
await memory.SaveInformationAsync("handbook", "vacation-policy",
"Angajații acumulează 1,5 zile de PTO pe lună și pot reporta 5 zile.");
// 2) Recuperează contextul pentru o întrebare
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) Întreabă cu context și solicită citări
var qaPrompt = @"
Răspunde strict din contextul furnizat. Dacă lipsește, spune că nu știi.
Include citări inline ca [sursa i] folosind indexul elementelor de context începând cu 1.
Context:
1) {{ctx1}}
2) {{ctx2}}
Întrebare: {{q}}
";
var qa = kernel.CreateFunctionFromPrompt(qaPrompt);
var variables = new KernelArguments
{
["ctx1"] = contexts.ElementAtOrDefault(0) ?? "",
["ctx2"] = contexts.ElementAtOrDefault(1) ?? "",
["q"] = "Câte zile de PTO pot reporta?"
};
var answer = await qa.InvokeAsync(kernel, variables);
Console.WriteLine(answer);