
OpenAI-DotNet 是一个功能强大的非官方 C# 客户端库,专为与 OpenAI 的 RESTful API 进行交互而设计。这个库提供了一种简单而有效的方式来集成 OpenAI 的各种功能到 .NET 应用程序中。无论您是在开发控制台应用、Windows 窗体应用、WPF 应用还是 ASP.NET 应用,OpenAI-DotNet 都能满足您的需求。
OpenAI-DotNet 支持广泛的 OpenAI API 功能,包括但不限于:
这个库不仅适用于 Windows 平台,还支持 Linux 和 Mac 操作系统,为跨平台开发提供了便利。
要开始使用 OpenAI-DotNet,您需要先安装 NuGet 包。您可以通过以下命令在 Package Manager Console 中安装:
Install-Package OpenAI-DotNet
或者使用 .NET CLI:
dotnet add package OpenAI-DotNet
安装完成后,您就可以开始使用 OpenAI-DotNet 了。以下是一个简单的示例,展示如何创建 OpenAIClient 实例并使用它:
using OpenAI; var api = new OpenAIClient("your-api-key"); var chatRequest = new ChatRequest() { Model = Model.GPT4, Messages = new List<ChatMessage> { new ChatMessage(ChatMessageRole.User, "Hello, how are you?") } }; var result = await api.ChatEndpoint.GetCompletionAsync(chatRequest); Console.WriteLine(result.FirstChoice);
OpenAI-DotNet 提供了多种方式来进行 API 认证:
推荐使用环境变量或配置文件的方式来存储 API 密钥,以提高安全性。
OpenAI-DotNet 允许您列出可用的模型、获取模型详情,以及删除微调模型:
var models = await api.ModelsEndpoint.GetModelsAsync(); foreach (var model in models) { Console.WriteLine(model.ToString()); } var modelDetails = await api.ModelsEndpoint.GetModelDetailsAsync("gpt-4"); Console.WriteLine(modelDetails.ToString());
OpenAI-DotNet 支持创建、管理和使用 OpenAI 的助手功能:
var createRequest = new CreateAssistantRequest(Model.GPT4); var assistant = await api.AssistantsEndpoint.CreateAssistantAsync(createRequest); var thread = await api.ThreadsEndpoint.CreateThreadAsync(); var messageRequest = new CreateMessageRequest("Hello, can you help me with a math problem?"); await thread.CreateMessageAsync(messageRequest); var run = await assistant.CreateThreadAndRunAsync(thread.Id);
使用 OpenAI-DotNet 可以轻松实现聊天完成功能:
var chatRequest = new ChatRequest { Model = Model.GPT4, Messages = new List<ChatMessage> { new ChatMessage(ChatMessageRole.System, "You are a helpful assistant."), new ChatMessage(ChatMessageRole.User, "What's the capital of France?") } }; var result = await api.ChatEndpoint.GetCompletionAsync(chatRequest); Console.WriteLine(result.FirstChoice);
OpenAI-DotNet 支持使用 DALL-E 模型生成和编辑图像:
var imageResult = await api.ImagesEndPoint.GenerateImageAsync("A cute baby sea otter"); Console.WriteLine(imageResult.Data[0].Url);
您可以使用 OpenAI-DotNet 进行音频转录和翻译:
var audioRequest = new AudioTranscriptionRequest("path/to/audio/file.mp3", Model.Whisper1); var transcription = await api.AudioEndpoint.CreateTranscriptionAsync(audioRequest); Console.WriteLine(transcription);
OpenAI-DotNet 支持流式响应,这对于实时生成长文本或进行交互式对话非常有用:
var chatRequest = new ChatRequest { Model = Model.GPT4, Messages = new List<ChatMessage> { new ChatMessage(ChatMessageRole.User, "Write a short story about a robot learning to love.") } }; await foreach (var result in api.ChatEndpoint.StreamCompletionAsync(chatRequest)) { Console.Write(result.FirstChoice); }
OpenAI-DotNet 允许您上传、列出和删除文件,这些文件可用于微调模型或其他目的:
var fileRequest = new FileUploadRequest("path/to/file.jsonl", "fine-tune"); var file = await api.FilesEndpoint.UploadFileAsync(fileRequest); Console.WriteLine($"File uploaded: {file.Id}");
使用 OpenAI-DotNet,您可以创建和管理微调作业:
var fineTuneRequest = new CreateFineTuneRequest("file-id"); var fineTuneJob = await api.FineTuningEndpoint.CreateFineTuneJobAsync(fineTuneRequest); Console.WriteLine($"Fine-tune job created: {fineTuneJob.Id}");
API 密钥安全性:始终使用环境变量或安全的配置管理系统来存储您的 API 密钥,避免将其硬编码到源代码中。
错误处理:实现适当的错误处理机制,以应对 API 调用可能出现的各种异常情况。
限速处理:注意 OpenAI API 的使用限制,实现适当的重试逻辑和速率限制。
异步编程:尽可能使用异步方法来提高应用程序的性能和响应能力。
模型选择:根据任务的复杂性和要求选择适当的模型,平衡成本和性能。
OpenAI-DotNet 为 .NET 开发者提供了一个强大而灵活的工具,使得集成 OpenAI 的先进 AI 功能变得简单和直接。无论您是在开发聊天机器人、内容生成工具,还是更复杂的 AI 驱动应用,OpenAI-DotNet 都能满足您的需求。
通过提供全面的 API 覆盖、直观的接口和丰富的文档,OpenAI-DotNet 使得开发者可以专注于创建创新的 AI 应用,而不必担心底层的 API 交互细节。随着 AI 技术的不断发展,OpenAI-DotNet 也在持续更新和改进,为 .NET 生态系统带来最新的 AI 能力。
开始使用 OpenAI-DotNet,探索 AI 的无限可能性,为您的应用注入智能和创新!


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