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本文重点介绍了DevExpress在近年来最热门领域——人工智能(AI)和自然语言处理(NLP)的改进！

NLP是人工智能的一个分支，它允许计算机与人类语言进行交互，这包括以有意义/有用的方式理解、解释、生成和回应文本(和语音)的能力。基于NLP的功能允许更好的数据分析、个性化体验、高效的沟通，并导致更明智的决策和提高效率。例如：

• 机器翻译
• 文本摘要
• 文本生成
• 文本分类
• 以及更多…

P.S：DevExpress拥有.NET开发需要的所有平台控件，包含600多个UI控件、报表平台、DevExpress Dashboard eXpressApp 框架、适用于 Visual Studio的CodeRush等一系列辅助工具。

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开始使用DevExpress AI支持的扩展

先决条件

DevExpress AI APIs允许您在WinForms、WPF或Blazor应用程序中注册和使用多个AI服务，DevExpress的抢先体验预览版(v24.2.1)支持以下AI服务：

• OpenAI
• Azure OpenAI
• Ollama

本文中描述的AI服务和DevExpress AI扩展遵循"bring your own key" 原则，DevExpress不提供REST API，也不提供任何内置的LLMs/SLMs。您需要有一个激活的Azure/Open AI订阅来获取REST API端点、密钥和模型部署名称，这些变量必须在应用程序启动时指定，来注册AI客户端并在应用程序中启用DevExpress AI-Powered扩展。

在开始之前，您需要满足以下先决条件：

• .NET 8 SDK 或 .NET Framework v4.7.2
• 激活DevExpress Universal 或 DevExpress DXperience授权（下载Early Access Preview v24.2 build）。
• 要使用Open AI，您需要以下内容：
  1. 一个激活的OpenAI订阅。
  2. API 密钥
  3. OpenAI .NET SDK
• 要使用Azure OpenAI，您需要以下内容：
  1. 一个激活的Azure订阅和Azure开放人工智能服务资源。
  2. Azure OpenAI .NET SDK
• 要使用自托管模型，您需要以下内容：
  1. 安装Ollama
  2. 下载病运行一个Ollama模型：Models

下表列出了DevExpress AI相关的NuGet包：

注册AI客户端

要在控制台应用程序中使用DevExpress AI-Powered扩展，您需要安装以下DevExpress包中的一个并注册AI客户端：

• DevExpress.AIIntegration
• DevExpress.AIIntegration.OpenAI, DevExpress.AIIntegration.Azure.OpenAI, or DevExpress.AIIntegration.Ollama（基于您的参数）

DevExpress AI-Powered扩展在AIExtensionsContainerDefault容器中运行，该容器管理已注册的AI客户端，以便DevExpress UI组件可以自动利用AI服务。

下面的代码片段注册了一个Azure OpenAI客户端：

using Azure.AI.OpenAI;
using DevExpress.AIIntegration;
...
//Modify the following lines to obtain and pass your personal Azure OpenAI credentails to the Register* method.
string AzureOpenAIEndpoint { get { return Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_ENDPOINT"); } }
string AzureOpenAIKey { get { return Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_APIKEY"); } }
string DeploymentName { get { return Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_DEPLOYMENTNAME"); } }

AIExtensionsContainerDefault defaultAIContainer;
...

static void Main() {
defaultAIContainer = new AIExtensionsContainerDefault();
defaultAIContainer.RegisterChatClientOpenAIService(
new AzureOpenAIClient(new Uri(AzureOpenAIEndpoint),
new System.ClientModel.ApiKeyCredential(AzureOpenAIKey)),
DeploymentName
);
}

要使用离线的Ollama模型，请调用RegisterChatClientOllamaAIService方法。这个方法注册一个Ollama客户端，在这个方法中，第一个参数是默认的Ollama API Endpoint，第二个参数指定模型名称：

defaultAIContainer.RegisterChatClientOllamaAIService("http://localhost:11434/api/chat", "llama3.1");

一旦您注册了一个AI客户端，可以使用DevExpress AI驱动的扩展如下(DevExpress AI驱动的扩展如下所示)：

var result = await defaultAIContainer.TranslateAsync(new TranslateRequest(textToTranslate, language));
//OR
var translateExtension = defaultAIContainer.CreateTranslateExtension();
TranslateRequest request = new TranslateRequest(textToTranslate, language);
var result = await translateExtension.ExecuteAsync(request, CancellationToken.None);

管理长输入文本和AI响应

处理大型文本块可能具有挑战性，但我们已经覆盖了。DevExpress AI-Powered扩展自动将大型内容拆分为可管理的块(包括段落、句子、单词、标点符号和其他文本元素)，以确保准确处理，以下是如何管理大型文本块和处理AI服务响应的方法：

public async Task<string> GetTranslation(string textToTranslate, string language) {
TextResponse result = await defaultAIContainer.TranslateAsync(new TranslateRequest(textToTranslate, language));
if(result.IsCompleted)
return result.Response;
if(!result.IsRestrictedOrFailed) {
string translatedText = result.Response;
while(result.IsContinuationRequired){
await result.ContinueAsync();
translatedText += result.Response
}
return translatedText;
}
//Something unexpected happened
switch (result.Status) {
case ResponseStatus.MaxTokenLimitExceeded:
case ResponseStatus.InputSizeLimitExceeded:
return "The text you're trying to send within a request is too long and exceeds the allowed limit.";
case ResponseStatus.ContentFiltered:
return "Potentially harmful content was detected in your request.";
case ResponseStatus.Error:
return "An error occurred while processing the request.";
}
throw new NotSupportedException();
}

重要的响应包括：

• MaxTokenLimitExceeded — 指示AI服务响应被截断，因为它超过了允许的限制(特别是来自模型)。当输入大小(请求)和输出(响应)的组合超过了模型在一次交互中可以处理的令牌的最大数量时，就会出现这种情况。例如，GPT-4o LLM根据所选择的计划具有8K-128K令牌的上下文窗口，而微软的小语言模型(SLM)，如Phi-3 Mini，可以处理最多4K令牌。
• InputSizeLimitExceeded — 表示AI服务响应被我们的“引擎”截断，以防止过度的资源消耗，这允许您避免用户可能因提交过大的文本请求而无意中消耗所有Azure积分的情况。要修改这个限制，您可以显式地设置ChatMaxTokensDefault属性，使其与公司策略和模型上下文窗口大小保持一致。

使用以下设置来配置文本内容和图像的大小限制：

public static partial class AIIntegration {
//Specifies the maximum number of tokens that can be processed by a model request. Applies to all DevExpress AI-Powered extensions.
public static int? ChatMaxTokensDefault { get; set; } = null;
//Specifies the default temperature for chat-based AI-Powered extensions.
//To learn more please visit https://ai.stackexchange.com/questions/32477/what-is-the-temperature-in-the-gpt-models
public static float? ChatTemperatureDefault { get; set; } = null;
//Specifies the maximum allowed size of the text buffer per request, in bytes.
public static int TextBufferMaxSize { get; set; } = 64 * 1024;//64kb
//Specifies the maximum allowed size of the image buffer per request, in bytes.
public static int ImageBufferMaxSize { get; set; } = 2 * 1024 * 1024;//2mb
//Specifies the maximum allowed chunk length, in characters.
public static int ChunkMaxLength { get; set; } = 6000;
}

DevExpress AI-Powered扩展

DevExpress EAP v24.2附带以下AI支持的扩展：

这些扩展以类似聊天的方式工作 - 其中请求通过内置提示发送到OpenAI/Ollama模型。

除了提供对托管在Azure和Ollama中的AI模型的访问外，我们还实现了与Azure AI语言服务交互的API，包括Azure AI Translator和Azure AI Language(文本摘要)。服务的选择取决于您的预算，但是请注意，在调用以下方法时，文本翻译和摘要请求将专门发送到Azure AI语言服务：

string azureTranslatorEndpoint = GetEnvironmentVariable("AZURE_TRANSLATOR_ENDPOINT");
string azureTranslatorKey = GetEnvironmentVariable("AZURE_TRANSLATOR_API_KEY");
//Register an Azure.TextAnalytics client.
defaultAIContainer.RegisterTranslatorAzureAIService(new TextTranslationClient(new AzureKeyCredential(azureTranslatorKey), new Uri(azureTranslatorEndpoint)));

//Register an Azure.TextAnalytics client.
string azureTextAnalyticsEndpoint = GetEnvironmentVariable("AZURE_TEXT_ANALYTICS_ENDPOINT");
string azureTextAnalyticsKey = GetEnvironmentVariable("AZURE_TEXT_ANALYTICS_API_KEY");
defaultAIContainer.RegisterTextAnalyticsAzureAIService(new TextAnalyticsClient(new Uri(azureTextAnalyticsEndpoint), new AzureKeyCredential(azureTextAnalyticsKey)));

自定义和扩展DevExpress AI-Powered的扩展

DevExpress AI驱动的扩展具有预先构建的提示，可以根据需要进行定制：

1. AI驱动的扩展中派生并覆盖GetSystemPrompt方法：

public class WilliamShakespeareStyleExtension : RewriteStyleExtension {
public WilliamShakespeareStyleExtension(IServiceProvider serviceProvider) : base(serviceProvider) { }
protected override string GetSystemPrompt(RewriteStyleRequest request) {
return "Rewrite this text in the William Shakespeare style.";
}
}

2. 在默认容器中注册您的扩展（这将覆盖内置扩展）：

defaultAIContainer.Register<RewriteStyleRequest, WilliamShakespeareStyleExtension>();

当您调用RewriteStyleAsync方法时，自定义提示将与用户输入一起发送到AI服务。

在这个阶段，DevExpress AI相关的API的另一个重要元素开始发挥作用：AIExtensionsContainerLocal类。与默认扩展容器类似，AIExtensionsContainerLocal类存储了您手动实现和注册的ai支持的扩展，而无需替换DevExpress内置扩展。

关键的区别在于这个容器中包含的扩展不会被DevExpress UI组件自动使用，这允许您为应用程序的不同部分实现不同的行为。下面的代码片段实现了一个自定义的AI驱动的扩展(注意如何使用基类)：

public class AuthoredStyleExtension : ChangeTextExtension<AuthoredStyleRequest> {
public AuthoredStyleExtension(IServiceProvider serviceProvider) : base(serviceProvider) { }
protected override string GetSystemPrompt(AuthoredStyleRequest request) {
return $"Rewrite this text in the {request.Author} style";
}
}
//A custom request that processes text.
public class AuthoredStyleRequest : TextRequest {
public AuthoredStyleRequest(string Author, string Text) : base(Text) {
this.Author = Author;
}
public string Author { get; init; }
}

public static class CustomAIIntegration {
public static AuthoredStyleExtension CreateAuthoredStyleExtension(this IAIExtensionsContainer container){
return (AuthoredStyleExtension)container.GetExtension(typeof(AuthoredStyleRequest));

您可以实现自己的TextRequest后代，以便在构造提示符时向AI模型提供额外的信息。示例包括内置的ChangeTone和RewriteStyle扩展，它们获得用于指定语气(例如，Casual, Friendly, Confident)和风格(例如，Formal, Conversational)的枚举值。要在运行时调用自定义扩展，请使用以下代码片段：

var localContainer = new AIExtensionsContainerLocal(defaultAIContainer);
localContainer.Register<AuthoredStyleRequest, AuthoredStyleExtension>();

AuthoredStyleExtension extension = localContainer.CreateAuthoredStyleExtension();
var request = new AuthoredStyleRequest("Mark Twain", textToModify);

//Here you can also set up the Temperature variable that will be used to execute this particular model request
request.Options.Temperature = 0.9f;
string result = await extension.ExecuteAsync(request, CancellationToken.None);

本地化

DevExpress AI-Powered扩展支持本地化，这有助于确保AI驱动的功能对于不同地区的用户都是可访问和相关的。通过本地化人工智能扩展，您可以调整用户界面和任何预定义的内容，以满足最终用户的语言和文化偏好，您也可以根据区域偏好定制提示(例如，当使用单语言AI模型时)。

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