在dotnet/extensions项目中自定义AI工具的系统提示格式
2025-06-27 21:31:10作者:房伟宁
在开发基于AI的应用程序时,我们经常需要将工具定义信息格式化为系统提示的一部分。dotnet/extensions项目中的AITool类提供了强大的功能支持,但开发者有时需要更灵活地控制工具信息的呈现方式。
核心需求分析
许多开发者在使用AI工具调用功能时,会遇到需要自定义工具信息格式的情况。典型的应用场景包括:
- 将工具定义嵌入系统提示中
- 控制工具参数的呈现方式
- 生成特定格式的JSON结构
解决方案实现
我们可以通过扩展方法来实现AITool的自定义格式化。以下是一个完整的实现示例:
public static class AIToolExtensions
{
public static string FormatAsSystemPrompt(this AITool tool)
{
var parameters = GetToolParameters(tool.Name);
var sb = new StringBuilder();
sb.AppendLine("<|tool|>");
sb.AppendLine("[");
sb.AppendLine(" {");
sb.AppendLine($" \"name\": \"{EscapeJsonString(tool.Name)}\",");
sb.AppendLine($" \"description\": \"{EscapeJsonString(tool.Description)}\",");
sb.AppendLine(" \"parameters\": {");
bool isFirstParam = true;
foreach (var param in parameters)
{
if (!isFirstParam) sb.AppendLine(",");
else isFirstParam = false;
sb.Append($" \"{EscapeJsonString(param.Name)}\": {{");
sb.Append($"\"description\": \"{EscapeJsonString(param.Description)}\", ");
sb.Append($"\"type\": \"{ConvertToJsonType(param.Type)}\"");
sb.Append("}");
}
sb.AppendLine();
sb.AppendLine(" }");
sb.AppendLine(" }");
sb.AppendLine("]");
sb.AppendLine("<|/tool|>");
return sb.ToString();
}
private static string ConvertToJsonType(string type)
=> type.ToLower() == "string" ? "str" : type.ToLower();
private static string EscapeJsonString(string value)
{
return value?
.Replace("\\", "\\\\")
.Replace("\"", "\\\"")
.Replace("\n", "\\n")
.Replace("\r", "\\r")
.Replace("\t", "\\t") ?? string.Empty;
}
}
实际应用示例
在实际应用中,我们可以这样使用这个扩展方法:
var allTools = await client.ListToolsAsync();
var saveFileTool = allTools.First(x => x.Name == "SaveFile");
var systemPrompt = $"""
<|system|>
你是一个编码助手,可以使用工具保存文件。
{saveFileTool.FormatAsSystemPrompt()}
<|end|>
""";
chatHistory.Add(new ChatMessage(ChatRole.System, systemPrompt));
技术要点解析
-
JSON Schema转换:dotnet/extensions项目中的AIFunction已经提供了JsonSchema属性,可以直接获取工具定义的JSON结构
-
自定义格式化:当需要特定格式时,可以通过扩展方法实现自定义格式化逻辑
-
安全性处理:对JSON字符串进行适当的转义处理,确保生成的JSON结构有效
-
类型映射:将.NET类型映射为JSON Schema中使用的类型表示
最佳实践建议
-
优先使用AIFunction提供的JsonSchema属性,它已经包含了完整的工具定义
-
当需要特殊格式时,可以考虑从JsonSchema出发进行转换,而不是从头构建
-
对于复杂的格式化需求,可以创建专门的格式化器类,而不是直接在业务代码中处理
-
考虑将常用的工具定义缓存起来,避免重复生成
通过这种方式,开发者可以灵活地控制AI工具信息的呈现方式,同时保持代码的整洁和可维护性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
182
196
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
274
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.41 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1