using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI;
var builder = Kernel.CreateBuilder;
// Chọn nhà cung cấp của bạn: OpenAI hoặc Azure OpenAI
builder.AddOpenAIChatCompletion(
modelId: "gpt-4o-mini", // hoặc mô hình ưa thích của bạn
apiKey: Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY")
);
var kernel = builder.Build;

using Microsoft.SemanticKernel.SemanticFunctions;
var prompt = @"Bạn là một người giải thích ngắn gọn.
Giải thích khái niệm '{topic}' trong 3 gạch đầu dòng cho người mới bắt đầu.";
var explainFunc = kernel.CreateFunctionFromPrompt(prompt);
var result = await explainFunc.InvokeAsync(kernel, new { ["topic"] = "vector embeddings" });
Console.WriteLine(result);

public class WeatherPlugin
{
[KernelFunction, Description("Lấy thời tiết cho một thành phố")]
public async Task<string> GetWeatherAsync(
[Description("Tên thành phố")] string city)
{
// Gọi API thời tiết của bạn ở đây
var temp = 22; // placeholder
return $"Thời tiết ở {city}: {temp}°C và trời quang";
}
}
// Đăng ký plugin
var weather = new WeatherPlugin;
kernel.Plugins.AddFromObject(weather, pluginName: "weather");

var prompt = @"
Bạn là một công cụ phân loại.
Nhiệm vụ: Phân loại `message` thành một trong [Thanh Toán, Hỗ Trợ Kỹ Thuật, Bán Hàng].
Trả về JSON nghiêm ngặt: { \"label\": string, \"confidence\": number }
message: {message}
";
var classify = kernel.CreateFunctionFromPrompt(prompt);
var output = await classify.InvokeAsync(kernel, new { ["message"] = "Tôi không thể đăng nhập vào tài khoản của mình." });
Console.WriteLine(output); // {"label":"Tech Support","confidence":0.89}

using Microsoft.SemanticKernel.Memory;
var memory = new MemoryBuilder
.WithMemoryStore(new VolatileMemoryStore) // hoán đổi cho một DB 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: "Khách hàng có thể yêu cầu hoàn tiền trong vòng 30 ngày kể từ ngày mua với bằng chứng biên lai."
);
// Sau đó: truy xuất và nhồi vào lời nhắc
var results = memory.SearchAsync("refund window", collection: "policies", limit: 3, minRelevanceScore: 0.7);
await foreach (var item in results)
{
Console.WriteLine($"Có liên quan: {item.Metadata.Text}");
}

// 1) Xác định các plugin (ngữ nghĩa + gốc) như trước
// 2) Sử dụng một trình lập kế hoạch (bề mặt API có thể khác nhau tùy theo phiên bản)
var goal = "Tóm tắt chính sách đính kèm, phân loại rủi ro và gửi báo cáo qua email";
// Giả sử chúng ta có các plugin: files, summarize, classify, email
// Trình lập kế hoạch sẽ tập hợp một kế hoạch: files.Load → summarize.Run → classify.Run → email.Send
// Thực hiện kế hoạch tuần tự, xác thực đầu ra JSON giữa các bước

var kernel = Kernel.CreateBuilder
.AddOpenAIChatCompletion("gpt-4o-mini", apiKey)
.Build;
var fastKernel = Kernel.CreateBuilder
.AddOpenAIChatCompletion("gpt-4o-mini", apiKey) // được tối ưu hóa tốc độ
.Build;
// Định tuyến các lời nhắc đơn giản hơn đến fastKernel; các tác vụ phức tạp đến 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) Tiếp nhận tài liệu vào bộ nhớ
await memory.SaveInformationAsync("handbook", "vacation-policy",
"Nhân viên tích lũy 1,5 ngày PTO mỗi tháng và có thể chuyển 5 ngày.");
// 2) Truy xuất ngữ cảnh cho một câu hỏi
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) Hỏi với ngữ cảnh và yêu cầu trích dẫn
var qaPrompt = @"
Bạn trả lời nghiêm ngặt từ ngữ cảnh được cung cấp. Nếu thiếu, hãy nói rằng bạn không biết.
Bao gồm các trích dẫn nội dòng như [nguồn i] sử dụng chỉ mục của các mục ngữ cảnh bắt đầu từ 1.
Ngữ cảnh:
1) {{ctx1}}
2) {{ctx2}}
Câu hỏi: {{q}}
";
var qa = kernel.CreateFunctionFromPrompt(qaPrompt);
var variables = new KernelArguments
{
["ctx1"] = contexts.ElementAtOrDefault(0) ?? "",
<a26>["ctx2"] = contexts.ElementAtOrDefault(1) ?? "",</a27>["q"] = "Tôi có thể chuyển bao nhiêu ngày PTO?"</a27>
};
var answer = await qa.InvokeAsync(kernel, variables);
Console.WriteLine(answer);