using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI;
var builder = Kernel.CreateBuilder;
// Оберіть свого провайдера: OpenAI або Azure OpenAI
builder.AddOpenAIChatCompletion(
modelId: "gpt-4o-mini", // або ваша бажана модель
apiKey: Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY")
);
var kernel = builder.Build;

using Microsoft.SemanticKernel.SemanticFunctions;
var prompt = @"Ви лаконічний пояснювач.
Поясніть концепцію '{topic}' у 3 пунктах для початківця.";
var explainFunc = kernel.CreateFunctionFromPrompt(prompt);
var result = await explainFunc.InvokeAsync(kernel, new { ["topic"] = "vector embeddings" });
Console.WriteLine(result);

public class WeatherPlugin
{
[KernelFunction, Description("Get weather for a city")]
public async Task<string> GetWeatherAsync(
[Description("City name")] string city)
{
// Call your weather API here
var temp = 22; // placeholder
return $"Weather in {city}: {temp}°C and clear";
}
}
// Register plugin
var weather = new WeatherPlugin;
kernel.Plugins.AddFromObject(weather, pluginName: "weather");

var prompt = @"
Ви двигун класифікації.
Завдання: Класифікуйте `message` в одну з категорій [Рахунки, Технічна підтримка, Продажі].
Поверніть строгий JSON: { \"label\": string, \"confidence\": number }
message: {message}
";
var classify = kernel.CreateFunctionFromPrompt(prompt);
var output = await classify.InvokeAsync(kernel, new { ["message"] = "Я не можу увійти до свого облікового запису." });
Console.WriteLine(output); // {"label":"Технічна підтримка","confidence":0.89}

using Microsoft.SemanticKernel.Memory;
var memory = new MemoryBuilder
.WithMemoryStore(new VolatileMemoryStore) // замініть на векторну БД (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: "Клієнти можуть запросити відшкодування протягом 30 днів з моменту покупки з підтвердженням отримання."
);
// Пізніше: отримайте та вставте в підказку
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) Визначте плагіни (семантичні + нативні), як і раніше
// 2) Використовуйте планувальник (поверхня API може відрізнятися залежно від версії)
var goal = "Підсумуйте додану політику, класифікуйте ризик і надішліть звіт електронною поштою";
// Припустимо, у нас є плагіни: files, summarize, classify, email
// Планувальник збере план: files.Load → summarize.Run → classify.Run → email.Send
// Виконайте план послідовно, перевірте виходи JSON між кроками

var kernel = Kernel.CreateBuilder
.AddOpenAIChatCompletion("gpt-4o-mini", apiKey)
.Build;
var fastKernel = Kernel.CreateBuilder
.AddOpenAIChatCompletion("gpt-4o-mini", apiKey) // оптимізовано для швидкості
.Build;
// Направляйте простіші підказки до fastKernel; складні завдання до 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) Завантажте документи в пам'ять
await memory.SaveInformationAsync("handbook", "vacation-policy",
"Співробітники накопичують 1,5 дні оплачуваної відпустки на місяць і можуть переносити 5 днів.");
// 2) Отримайте контекст для запитання
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) Запитайте з контекстом і запитайте цитування
var qaPrompt = @"
Ви відповідаєте суворо з наданого контексту. Якщо відсутній, скажіть, що не знаєте.
Включіть вбудовані цитування, як-от [source i], використовуючи індекс елементів контексту, починаючи з 1.
Context:
1) {{ctx1}}
2) {{ctx2}}
Question: {{q}}
";
var qa = kernel.CreateFunctionFromPrompt(qaPrompt);
var variables = new KernelArguments
{
["ctx1"] = contexts.ElementAtOrDefault(0) ?? "",
["ctx2"] = contexts.ElementAtOrDefault(1) ?? "",
["q"] = "Скільки днів оплачуваної відпустки я можу перенести?"
};
var answer = await qa.InvokeAsync(kernel, variables);
Console.WriteLine(answer);