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step-01.md

File metadata and controls

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STEP 01: Semantic Kernel 기본 작동법

이 단계에서는 Semantic Kernel을 활용해서 다양한 LLM에 연결해 보는 실습을 합니다.

세션 목표

  • Semantic Kernel에 OpenAI를 비롯한 다양한 LLM을 연결할 수 있습니다.
  • Semantic Kernel을 활용해서 프롬프트를 실행시킬 수 있는 간단한 콘솔 앱을 개발할 수 있습니다.

사전 준비 사항

이전 STEP 00: 개발 환경 설정하기에서 개발 환경을 모두 설정한 상태라고 가정합니다.

리포지토리 루트 설정

  1. 아래 명령어를 실행시켜 $REPOSITORY_ROOT 환경 변수를 설정합니다.

    # Bash/Zsh
REPOSITORY_ROOT=$(git rev-parse --show-toplevel)
    # PowerShell
$REPOSITORY_ROOT = git rev-parse --show-toplevel

시작 프로젝트 복사

이 워크샵을 위해 필요한 시작 프로젝트를 준비해 뒀습니다. 이 프로젝트가 제대로 작동하는지 확인합니다. 시작 프로젝트의 프로젝트 구조는 아래와 같습니다.

Workshop
└── Workshop.ConsoleApp

  1. 터미널을 열고 아래 명령어를 차례로 실행시켜 실습 디렉토리를 만들고 시작 프로젝트를 복사합니다.

    # Bash/Zsh
mkdir -p $REPOSITORY_ROOT/workshop && \
    cp -a $REPOSITORY_ROOT/save-points/step-01/start/. $REPOSITORY_ROOT/workshop/
    # PowerShell
New-Item -Type Directory -Path $REPOSITORY_ROOT/workshop -Force && `
    Copy-Item -Path $REPOSITORY_ROOT/save-points/step-01/start/* -Destination $REPOSITORY_ROOT/workshop -Recurse -Force

시작 프로젝트 빌드 및 실행

  1. 워크샵 디렉토리에 있는지 다시 한 번 확인합니다.

    cd $REPOSITORY_ROOT/workshop

  2. 전체 프로젝트를 빌드합니다.

    dotnet restore && dotnet build

  3. 애플리케이션을 실행합니다.

    dotnet run --project ./Workshop.ConsoleApp

  4. User: 라는 프롬프트가 보이면 아무 문장이나 입력합니다. 예) Who are you? 또는 하늘은 왜 파랄까?

  5. Assistant: 프롬프트에 입력한 문장이 그대로 출력되는 것을 확인합니다.

  6. 다시 User: 프롬프트가 보이면 아무것도 입력하지 않고 엔터키를 눌러 콘솔 앱을 종료합니다.

Semantic Kernel SDK 추가하기

  1. 워크샵 디렉토리에 있는지 다시 한 번 확인합니다.

    cd $REPOSITORY_ROOT/workshop

  2. 콘솔 앱 프로젝트에 Semantic Kernel SDK를 추가합니다.

    dotnet add ./Workshop.ConsoleApp package Microsoft.SemanticKernel

Semantic Kernel에 Google – Gemini 연결하기

  1. 워크샵 디렉토리에 있는지 다시 한 번 확인합니다.

    cd $REPOSITORY_ROOT/workshop

  2. 콘솔 앱 프로젝트에 Google 커넥터를 추가합니다.

    dotnet add ./Workshop.ConsoleApp package Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Google --prerelease

  3. 이전 STEP 00: 개발 환경 설정하기에서 생성한 API 액세스 토큰을 콘솔 앱에 등록합니다.

    dotnet user-secrets --project ./Workshop.ConsoleApp/ set Google:Gemini:ApiKey {{Google Gemini API Key}}

  4. Workshop.ConsoleApp/Program.cs 파일을 열고 using Microsoft.Extensions.Configuration; 라인을 찾아 아래 코드를 입력합니다.

    using Microsoft.Extensions.Configuration;

// 👇👇👇 아래 코드를 입력하세요
using Microsoft.SemanticKernel;
// 👆👆👆 위 코드를 입력하세요

  5. Workshop.ConsoleApp/Program.cs 파일에서 var input = default(string); 라인을 찾아 아래 코드를 입력합니다.

    // 👇👇👇 아래 코드를 입력하세요
var kernel = Kernel.CreateBuilder()
                   .AddGoogleAIGeminiChatCompletion(
                        modelId: config["Google:Gemini:ModelName"]!,
                        apiKey: config["Google:Gemini:ApiKey"]!,
                        serviceId: "google")
                   .Build();
// 👆👆👆 위 코드를 입력하세요

var input = default(string);

  6. Workshop.ConsoleApp/Program.cs 파일에서 Console.WriteLine(input); 라인을 찾아 아래와 같이 수정합니다.

    Console.Write("Assistant: ");

// 👇👇👇 아래 코드를 삭제하세요
Console.WriteLine(input);
// 👆👆👆 위 코드를 삭제하세요

// 👇👇👇 아래 코드를 추가하세요
Console.WriteLine();
Console.WriteLine("--- Response from Google Gemini ---");
var responseGoogle = kernel.InvokePromptStreamingAsync(
        promptTemplate: input,
        arguments: new KernelArguments(new PromptExecutionSettings() { ServiceId = "google" }));
await foreach (var content in responseGoogle)
{
    await Task.Delay(20);
    message += content;
    Console.Write(content);
}
Console.WriteLine();
// 👆👆👆 위 코드를 추가하세요

Console.WriteLine();

  7. 파일을 저장한 후 콘솔 앱을 실행시킵니다.

    dotnet run --project ./Workshop.ConsoleApp

  8. User: 라는 프롬프트가 보이면 아무 문장이나 입력합니다. 예) Who are you? 또는 하늘은 왜 파랄까?

  9. Assistant: 프롬프트에 Google Gemini의 응답이 표시되는 것을 확인합니다.

  10. 다시 User: 프롬프트가 보이면 아무것도 입력하지 않고 엔터키를 눌러 콘솔 앱을 종료합니다.

Semantic Kernel에 GitHub Model – Azure OpenAI 연결하기

  1. 워크샵 디렉토리에 있는지 다시 한 번 확인합니다.

    cd $REPOSITORY_ROOT/workshop

  2. 이전 STEP 00: 개발 환경 설정하기에서 생성한 API 액세스 토큰을 콘솔 앱에 등록합니다.

    dotnet user-secrets --project ./Workshop.ConsoleApp/ set GitHub:Models:AccessToken {{GitHub Models Access Token}}

  3. Workshop.ConsoleApp/Program.cs 파일을 열고 using Microsoft.SemanticKernel; 라인을 찾아 아래 코드를 입력합니다.

    using Microsoft.Extensions.Configuration;
using Microsoft.SemanticKernel;

// 👇👇👇 아래 코드를 입력하세요
using OpenAI;
using System.ClientModel;
// 👆👆👆 위 코드를 입력하세요

  4. Workshop.ConsoleApp/Program.cs 파일에서 var kernel = Kernel.CreateBuilder() 라인을 찾아 아래 코드를 입력합니다.

    // 👇👇👇 아래 코드를 입력하세요
var client = new OpenAIClient(
    credential: new ApiKeyCredential(config["GitHub:Models:AccessToken"]!),
    options: new OpenAIClientOptions { Endpoint = new Uri(config["GitHub:Models:Endpoint"]!) });
// 👆👆👆 위 코드를 입력하세요

var kernel = Kernel.CreateBuilder()
                   .AddGoogleAIGeminiChatCompletion(
                        modelId: config["Google:Gemini:ModelName"]!,
                        apiKey: config["Google:Gemini:ApiKey"]!,
                        serviceId: "google")
                   // 👇👇👇 아래 코드를 입력하세요
                   .AddOpenAIChatCompletion(
                        modelId: config["GitHub:Models:ModelId"]!,
                        openAIClient: client,
                        serviceId: "github")
                   // 👆👆👆 위 코드를 입력하세요
                   .Build();

var input = default(string);

  5. Workshop.ConsoleApp/Program.cs 파일에서 Console.WriteLine("--- Response from Google Gemini ---"); 라인을 찾아 아래와 같이 수정합니다.

    Console.Write("Assistant: ");

Console.WriteLine();
Console.WriteLine("--- Response from Google Gemini ---");
var responseGoogle = kernel.InvokePromptStreamingAsync(
        promptTemplate: input,
        arguments: new KernelArguments(new PromptExecutionSettings() { ServiceId = "google" }));
await foreach (var content in responseGoogle)
{
    await Task.Delay(20);
    message += content;
    Console.Write(content);
}
Console.WriteLine();

// 👇👇👇 아래 코드를 추가하세요
Console.WriteLine();
Console.WriteLine("--- Response from GitHub Models ---");
var responseGH = kernel.InvokePromptStreamingAsync(
        promptTemplate: input,
        arguments: new KernelArguments(new PromptExecutionSettings() { ServiceId = "github" }));
await foreach (var content in responseGH)
{
    await Task.Delay(20);
    message += content;
    Console.Write(content);
}
Console.WriteLine();
// 👆👆👆 위 코드를 추가하세요

Console.WriteLine();

  6. 파일을 저장한 후 콘솔 앱을 실행시킵니다.

    dotnet run --project ./Workshop.ConsoleApp

  7. User: 라는 프롬프트가 보이면 아무 문장이나 입력합니다. 예) Who are you? 또는 하늘은 왜 파랄까?

  8. Assistant: 프롬프트에 Google Gemini와 GitHub Models의 응답이 표시되는 것을 확인합니다.

  9. 다시 User: 프롬프트가 보이면 아무것도 입력하지 않고 엔터키를 눌러 콘솔 앱을 종료합니다.

완성본 결과 확인

이 세션의 완성본은 $REPOSITORY_ROOT/save-points/step-01/complete에서 확인할 수 있습니다.

  1. 앞서 실습한 workshop 디렉토리가 있다면 삭제하거나 다른 이름으로 바꿔주세요. 예) workshop-step-01

  2. 터미널을 열고 아래 명령어를 차례로 실행시켜 실습 디렉토리를 만들고 시작 프로젝트를 복사합니다.

    # Bash/Zsh
mkdir -p $REPOSITORY_ROOT/workshop && \
    cp -a $REPOSITORY_ROOT/save-points/step-01/complete/. $REPOSITORY_ROOT/workshop/
    # PowerShell
New-Item -Type Directory -Path $REPOSITORY_ROOT/workshop -Force && `
    Copy-Item -Path $REPOSITORY_ROOT/save-points/step-01/complete/* -Destination $REPOSITORY_ROOT/workshop -Recurse -Force

  3. 워크샵 디렉토리로 이동합니다.

    cd $REPOSITORY_ROOT/workshop

  4. 이전 STEP 00: 개발 환경 설정하기에서 생성한 API 액세스 토큰을 콘솔 앱에 등록합니다.

    dotnet user-secrets --project ./Workshop.ConsoleApp/ set Google:Gemini:ApiKey {{Google Gemini API Key}}
dotnet user-secrets --project ./Workshop.ConsoleApp/ set GitHub:Models:AccessToken {{GitHub Models Access Token}}

  5. 콘솔 앱을 실행시킵니다.

    dotnet run --project ./Workshop.ConsoleApp

  6. User: 라는 프롬프트가 보이면 아무 문장이나 입력합니다. 예) Who are you? 또는 하늘은 왜 파랄까?

  7. Assistant: 프롬프트에 Google Gemini와 GitHub Models의 응답이 표시되는 것을 확인합니다.

  8. 다시 User: 프롬프트가 보이면 아무것도 입력하지 않고 엔터키를 눌러 콘솔 앱을 종료합니다.

👉👉 도전 과제 👈👈

축하합니다! Semantic Kernel 기본 작동법 실습이 끝났습니다. 이제 STEP 02: Semantic Kernel 플러그인 만들기 단계로 넘어가세요.