利用AutoGpt将任何模型支持o1模型的推理实现
相信大家都对于OpenAI最新出的o1模型都非常关注，它已经能通过推理让回复的效果更加理想，
但是目前o1的限制太大，而且使用o1至少也是需要购买OpenAI官方的会员价格也在20美刀（好贵！！），于是乎社区出现非常多相似的实现，通过更低成本得到更好的效果，然后我们的AutoGpt借鉴了https://github.com/bklieger-groq/g1python的代码实现，实现了一个.NET AutoGpt自动推理SDK，你可以利用AIDotNet.AutoGpt也能将普通模型支持推理实现，下面我们展示一下AIDotNet.AutoGpt的入门教程
入门AIDotNet.AutoGpt
创建项目AutoGpt.Tests控制台程序
然后安装NuGet包
shell
dotnet add package AIDotNet.AutoGpt安装完成以后打开我们的AI平台http://api.token-ai.cn/注册一个账号，然后登录到控制台，打开AI服务/令牌，然后点击复制Key
csharp
using System.Diagnostics;
using AutoGpt;
var service = new ServiceCollection()
.AddAutoGpt((options =>
{
options.Endpoint = "https://api.token-ai.cn/";
options.NumOutputs = 5;
}));
var serviceProvider = service.BuildServiceProvider();
var autoGptClient = serviceProvider.GetRequiredService<AutoGptClient>();
var sw = Stopwatch.StartNew();
await foreach (var (title, content, totalThinkingTime) in autoGptClient.GenerateResponseAsync(
"c#使用Redis+RabbitMQ实现多级缓存", "sk-", "gpt-4o-mini-2024-07-18", 2000))
{
if (title.StartsWith("Final Answer"))
{
Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Green;
Console.Write(content);
Console.ResetColor();
}
else
{
Console.WriteLine(title);
Console.WriteLine(content);
}
}
Console.WriteLine();
sw.Stop();
Console.WriteLine("生成总耗时：" + sw.ElapsedMilliseconds + "ms");Options中的Endpoint是访问的AI API端点，然后NumOutputs则是推理最大次数。
然后拿到我们的autoGptClient调用GenerateResponseAsync方法，传递promptc#使用Redis+RabbitMQ实现多级缓存，然后把sk-替换成我们刚刚在平台复制的Key，然后模型可以自己选择，默认使用gpt-4o-mini成本会更低，2000则是响应的最token数量。
然后如果title 前缀是Final Answer那么数据分析完成，得到content则是实际对话响应内容。
尝试推理对话效果。
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实现一个基于Redis和RabbitMQ的多级缓存系统，可以有效提高数据访问速度和系统的可扩展性。以下是详细的步骤和示例代码，帮助你在C#中实现这个系统。
### 1. 环境准备
确保你已经安装了以下组件：
- **Redis**：可以在本地或使用云服务。
- **RabbitMQ**：同样可以在本地或使用云服务。
- **C#开发环境**：如Visual Studio。
### 2. 安装必要的NuGet包
在你的C#项目中，安装以下NuGet包：
```bash
Install-Package StackExchange.Redis
Install-Package RabbitMQ.Client
```
### 3. Redis缓存实现
首先，我们需要创建一个Redis缓存的管理类。
```csharp
using StackExchange.Redis;
using System;
public class RedisCache
{
private readonly IDatabase _database;
public RedisCache(string connectionString)
{
var redis = ConnectionMultiplexer.Connect(connectionString);
_database = redis.GetDatabase();
}
public void Set(string key, string value, TimeSpan? expiry = null)
{
_database.StringSet(key, value, expiry);
}
public string Get(string key)
{
return _database.StringGet(key);
}
public void Delete(string key)
{
_database.KeyDelete(key);
}
}
```
### 4. RabbitMQ消息处理
接下来，我们需要创建一个RabbitMQ的管理类，用于发送和接收消息。
```csharp
using RabbitMQ.Client;
using RabbitMQ.Client.Events;
using System;
using System.Text;
public class RabbitMqService
{
private readonly IConnection _connection;
private readonly IModel _channel;
public RabbitMqService(string hostName)
{
var factory = new ConnectionFactory() { HostName = hostName };
_connection = factory.CreateConnection();
_channel = _connection.CreateModel();
_channel.QueueDeclare(queue: "cache_invalidation",
durable: false,
exclusive: false,
autoDelete: false,
arguments: null);
}
public void SendMessage(string message)
{
var body = Encoding.UTF8.GetBytes(message);
_channel.BasicPublish(exchange: "",
routingKey: "cache_invalidation",
basicProperties: null,
body: body);
}
public void StartListening(Action<string> onMessageReceived)
{
var consumer = new EventingBasicConsumer(_channel);
consumer.Received += (model, ea) =>
{
var body = ea.Body.ToArray();
var message = Encoding.UTF8.GetString(body);
onMessageReceived(message);
};
_channel.BasicConsume(queue: "cache_invalidation",
autoAck: true,
consumer: consumer);
}
}
```
### 5. 整合Redis和RabbitMQ
在你的应用程序中，整合Redis和RabbitMQ，处理数据的缓存和失效。
```csharp
public class CacheService
{
private readonly RedisCache _redisCache;
private readonly RabbitMqService _rabbitMqService;
public CacheService(string redisConnectionString, string rabbitMqHostName)
{
_redisCache = new RedisCache(redisConnectionString);
_rabbitMqService = new RabbitMqService(rabbitMqHostName);
// 启动监听
_rabbitMqService.StartListening(OnCacheInvalidation);
}
public string GetData(string key)
{
// 先从Redis获取数据
var cachedData = _redisCache.Get(key);
if (cachedData != null)
{
_rabbitMqService.SendMessage(key);
}
private void OnCacheInvalidation(string key)
{
// 接收到失效消息后，删除Redis中的缓存
_redisCache.Delete(key);
}
private string GetDataFromDatabase(string key)
{
// 模拟从数据库获取数据
return $"Data for {key}";
}
private void UpdateDatabase(string key, string newValue)
{
// 模拟更新数据库
Console.WriteLine($"Database updated: {key} = {newValue}");
}
}
```
### 6. 使用示例
最后，在你的主程序中使用这个缓存服务。
```csharp
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
var cacheService = new CacheService("localhost:6379", "localhost");
// 获取数据
var data = cacheService.GetData("key1");
Console.WriteLine(data);
// 更新数据
cacheService.UpdateData("key1", "New Value");
// 再次获取数据
var updatedData = cacheService.GetData("key1");
Console.WriteLine(updatedData);
}
}
```
### 7. 总结
以上代码展示了如何在C#中使用Redis和RabbitMQ实现一个简单的多级缓存系统。通过Redis来快速存取数据，并使用RabbitMQ来处理缓存失效的消息，从而保持数据的一致性。你可以根据具体需求扩展和优化这个系统，例如添加错误处理、日志记录等功能。未使用推理对话效果
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在C#中使用Redis和RabbitMQ实现多级缓存的架构可以提高应用的性能和响应速度。下面是一个简单的实现思路和代码示例：
### 1. 系统架构
- **Redis**: 用作快速缓存存储，适合存储频繁访问的数据。
- **RabbitMQ**: 用作消息队列，处理数据更新或缓存失效的通知。
### 2. 安装依赖
确保你在项目中安装了以下NuGet包：
```bash
Install-Package StackExchange.Redis
Install-Package RabbitMQ.Client
```
### 3. 实现逻辑
以下是一个简单的实现示例：
```csharp
using StackExchange.Redis;
using RabbitMQ.Client;
using RabbitMQ.Client.Events;
using System;
using System.Text;
class Program
{
private static ConnectionMultiplexer redis;
private static IConnection rabbitConnection;
private static IModel rabbitChannel;
static void Main(string[] args)
{
// 初始化Redis
redis = ConnectionMultiplexer.Connect("localhost");
// 初始化RabbitMQ
var factory = new ConnectionFactory() { HostName = "localhost" };
rabbitConnection = factory.CreateConnection();
rabbitChannel = rabbitConnection.CreateModel();
rabbitChannel.QueueDeclare(queue: "cache_updates", durable: false, exclusive: false, autoDelete: false, arguments: null);
// 启动RabbitMQ消费者
var consumer = new EventingBasicConsumer(rabbitChannel);
consumer.Received += Consumer_Received;
rabbitChannel.BasicConsume(queue: "cache_updates", autoAck: true, consumer: consumer);
// 示例数据操作
SetData("key1", "value1");
// 等待用户输入
Console.ReadLine();
}
static void SetData(string key, string value)
{
var db = redis.GetDatabase();
db.StringSet(key, value);
// 发送消息到RabbitMQ
var body = Encoding.UTF8.GetBytes(key);
rabbitChannel.BasicPublish(exchange: "", routingKey: "cache_updates", basicProperties: null, body: body);
}
static void Consumer_Received(object sender, BasicDeliverEventArgs e)
{
var key = Encoding.UTF8.GetString(e.Body.ToArray());
var db = redis.GetDatabase();
// 从Redis删除缓存
db.KeyDelete(key);
Console.WriteLine($"Cache for {key} has been invalidated.");
}
}
```
### 4. 代码说明
- **Redis连接**: 使用`StackExchange.Redis`库连接Redis。
- **RabbitMQ连接**: 使用`RabbitMQ.Client`库连接RabbitMQ，并创建一个消息队列`cache_updates`。
- **数据设置**: `SetData`方法将数据存入Redis，并发送消息到RabbitMQ。
- **消费者**: 在`Consumer_Received`中，接收来自RabbitMQ的消息并从Redis中删除相应的缓存。
### 5. 运行示例
1. 确保Redis和RabbitMQ服务正在运行。
2. 编译并运行上述代码。
3. 通过调用`SetData`方法设置数据并触发缓存更新。
### 6. 扩展
- **缓存读取**: 你可以扩展代码，加入从Redis读取数据的逻辑。
- **错误处理**: 增加异常处理和日志记录。
- **配置管理**: 将Redis和RabbitMQ的连接字符串放在配置文件中。
这个示例提供了一个基础的多级缓存实现，具体的应用场景和需求可以根据项目需要进行调整和优化。AI评分
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### 智能推理内容评分：8/10
**优点：**
1. **详细性**：提供了完整的代码示例和逐步的实现步骤，便于开发者理解和实践。
2. **结构清晰**：内容分为多个部分，易于导航，逻辑清晰。
3. **集成示例**：展示了如何将Redis和RabbitMQ结合使用，适合需要实现多级缓存的开发者。
**缺点：**
1. **复杂性**：对于初学者来说，Redis和RabbitMQ的概念可能会比较复杂，缺乏简单的解释。
2. **缺少错误处理示例**：虽然提到可以扩展，但没有具体的错误处理示例。
### 普通内容评分：7/10
**优点：**
1. **简洁性**：代码相对简单，适合初学者理解基本概念。
2. **基础实现**：提供了一个简单的实现思路，适合快速入门。
**缺点：**
1. **缺乏深度**：没有详细的步骤说明，可能对初学者不够友好。
2. **功能有限**：示例代码功能较少，没有展示如何处理缓存失效的完整流程。
### 总结
**哪个效果更好：** 智能内容效果更好。虽然普通内容更简洁，但智能内容提供了更全面的实现细节和背景信息，适合需要深入理解和实施的开发者。智能内容的结构和示例更有助于开发者在实际项目中应用。结束
https://open666.cn/ 已经接入了自动推理功能
如果您想分享DotNet技术qq群：
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