摘要：由于在国内的限制，我们并没有办法直接访问OpenAI，所以下面的教程我们会推荐使用https://api.token-ai.cn，然后您需要在这个网站中注册一个账号，并且创建一个令牌（最好是设置无限额度和无过期时间），创建好的令牌我们保存好，下面的基础教程入门
由于在国内的限制，我们并没有办法直接访问OpenAI，所以下面的教程我们会推荐使用https://api.token-ai.cn，然后您需要在这个网站中注册一个账号，并且创建一个令牌（最好是设置无限额度和无过期时间），创建好的令牌我们保存好，下面的基础教程入门会用到，这个令牌是用于代替OpenAI的原有的令牌
打开Visual Studio 2022，然后创建一个名称为TokenAI的控制台项目
右键新建的项目，然后点击管理 NuGet 程序包
搜索Semantic Kernel,并且选择包括预览版，然后选择安装Microsoft.SemanticKernel
由于SK默认的限制并没有提供直接修改地址的接口，所以我们需要自定义HttpClientHandler,下面我们创建一个OpenAIHttpClientHandler.cs,然后提供以下实现 public class OpenAIHttpClientHandler : HttpClientHandler { private readonly string _uri; public OpenAIHttpClientHandler(string uri) => _uri = uri.TrimEnd('/'); protected override async Task SendAsync(HttpRequestMessage request, CancellationToken cancellationToken) { UriBuilder uriBuilder; if (request.RequestUri?.LocalPath == "/v1/chat/completions") { uriBuilder = new UriBuilder(_uri + "/v1/chat/completions"); request.RequestUri = uriBuilder.Uri; } else if (request.RequestUri?.LocalPath == "/v1/embeddings") { uriBuilder = new UriBuilder(_uri + "/v1/embeddings"); } return await base.SendAsync(request, cancellationToken); } }实现Stream式对话输出
打开Program.csusing Microsoft.SemanticKernel;using TokenAI;var kernel = Kernel.CreateBuilder .AddOpenAIChatCompletion( modelId: "gpt-3.5-turbo", apiKey: "这里填写在https://api.token-ai.cn/创建的令牌", httpClient: new HttpClient(new OpenAIHttpClientHandler("https://api.token-ai.cn/"))) .Build;await foreach (var item in kernel.InvokePromptStreamingAsync("您好，我是TokenAI")){ Console.Write(item.ToString);};执行效果：
我们使用Kernel的CreateBuilder创建了一个Kernel对象，并且在这个对象中存在InvokePromptStreamingAsync方法，这个方法提供了OpenAI的一个Stream的对话接口,并且我们添加了AddOpenAIChatCompletion添加了自定义的模型和我们的代理网站的key地址。很好您已经初步入门我们的SK了！
后续将持续更新Semantic Kernel教程。
计划如下：
Semantic Kernel 初级/中级/高级/插件函数/联网搜索/记忆库。
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来源：opendotnet
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