ChatGPT ist ein von OpenAI entwickelter Chatbot für künstliche Intelligenz (KI). Der Begriff "ChatGPT" kombiniert die Wörter "Chat", das auf die Chatbot-Funktion des Systems hinweist, und "GPT", das für Generative Pre-trained Transformer steht und eine Art von großem Sprachmodell (LLM) ist. Die grundlegenden GPT-Modelle von OpenAI, nämlich GPT-3.5 und GPT-4, dienen als Grundlage für ChatGPT, das für konversationelle Anwendungen verfeinert wurde (eine Methode des Transferlernens) durch die Nutzung einer Kombination aus überwachten und verstärkendem Lernen, das maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und künstliche Intelligenz umfasst. ChatGPT kann menschenähnlichen Text verstehen und generieren.
Dieser Artikel zeigt, wie man eine MAUI-Anwendung entwickelt, die die OpenAI ChatGPT-API nutzt, um Nachrichten entgegenzunehmen, Ergebnisse basierend auf Benutzeranfragen anzubieten und diese Ergebnisse dann als PDF-Datei für die spätere Verwendung mithilfe von IronPDF zu exportieren.
Um sich für ein OpenAI-Konto zu registrieren, gehen Sie wie folgt vor:
Gehen Sie zum Zugriff auf OpenAI auf die Website und melden Sie sich mit Ihren Kontoinformationen an.
Zugriff auf die OpenAI-Website
Navigieren Sie zum API-Bereich der OpenAI-Plattform. Dann Konto-Einstellungen > API-Schlüssel anzeigen, wo Sie dies finden können.
Erstellen Sie einen neuen geheimen API-Schlüssel.
API-Schlüssel erstellen
Sie benötigen Visual Studio 2022 und das .NET 7 Framework, um die in C# geschriebene .NET MAUI-Anwendung zu erstellen. Befolgen Sie dann die folgenden Schritte, um eine .NET MAUI-App zu erstellen und zu schreiben.
Öffnen Sie Visual Studio, wählen Sie dann im Menü "Neues Projekt erstellen" und geben Sie ".NET MAUI" in das Suchfeld ein.
Wählen Sie in Visual Studio aus der Liste der Suchergebnisse das .NET MAUI-App-Template aus. Wählen Sie es aus, benennen Sie es und wählen Sie den Speicherort. Klicken Sie auf "Weiter", nachdem die Konfiguration abgeschlossen ist.
Erstellen einer neuen .NET MAUI-App in Visual Studio
Wählen Sie das benötigte Framework aus; dennoch wird empfohlen, zum Beispiel das neueste .NET Framework auszuwählen. Drücken Sie die Create-Taste in Visual Studio, nachdem Sie die Framework-Version ausgewählt haben.
Das neue Projekt konfigurieren
In Visual Studio 2022 wird ein neues .NET MAUI-Projekt erstellt. .NET MAUI entwickelt standardmäßig eine einfache Zähleranwendung.
.NET Framework-Auswahl
Indem die .NET MAUI-Anwendung modifiziert wird, kann ChatGPT OpenAI integriert und das Ergebnis in PDF-Dateien exportiert werden, indem die IronPDF C#-PDF-Bibliothek auf dieser Plattformvariante verwendet wird.
Geben Sie den nächsten Befehl in die NuGet-Paketmanager-Konsole ein.
Dieser Befehl installiert das OpenAI-Paket, das den Zugriff auf die API bereitstellt, die für die Interaktion mit ChatGPT mit C# benötigt wird.
Geben Sie den folgenden Befehl ein, um das IronPDF-Paket zu installieren:
Der obige Befehl installiert IronPDF in das MAUI-Projekt. IronPDF wird verwendet, um HTML-Inhalte in PDF-Dateien zu rendern, und ist ein entscheidender Bestandteil für den Datenexport von der App in ein PDF-Dokument.
Entwickler können dank IronPDF, einer robusten PDF SDK- Grundlage für die PDF-Verarbeitung, schnell PDF-Dokumente erstellen, lesen und bearbeiten. Die Chrome-Engine wird von der IronPDF-Bibliothek verwendet, um HTML in PDF zu konvertieren. Unter den verschiedenen von der Bibliothek unterstützten Webkomponenten sind MAUI, Xamarin, Blazor, Unity, HoloLens-Apps, Windows Forms, HTML, ASPX, Razor HTML, .NET Core, ASP.NET und WPF. Microsoft.NET und .NET Core-Programmierung können sowohl in traditionellen Windows-Anwendungen als auch in ASP.NET-Webanwendungen verwendet werden.
Unter Verwendung von HTML5, JavaScript, CSS und Bildern ermöglicht Ihnen IronPDF, ansprechende PDFs mit Über- und Fußzeilen zu erstellen. Die API-Bibliothek enthält einen robusten HTML-zu-PDF-Konverter, der mit PDFs umgehen kann, sowie ein eigenständiges PDF-Konvertierungstool und eine Engine, die unabhängig von externen Quellen ist.
Um mehr über IronPDF zu erfahren, beziehen Sie sich auf die HTML-zu-PDF-Konvertierungstutorials.
Fügen Sie den unten stehenden Code in die Datei 'MauiProgram.cs' ein:
builder.Services.AddChatGpt(options =>
{
options.UseOpenAI("API key here"); // Replace with your actual OpenAI API key
options.DefaultModel = OpenAIChatGptModels.Gpt35Turbo; // Set the default model
options.MessageLimit = 10; // Limit number of messages per session
options.MessageExpiration = TimeSpan.FromMinutes(5); // Set message expiration time
});builder.Services.AddChatGpt(Sub(options)
options.UseOpenAI("API key here") ' Replace with your actual OpenAI API key
options.DefaultModel = OpenAIChatGptModels.Gpt35Turbo ' Set the default model
options.MessageLimit = 10 ' Limit number of messages per session
options.MessageExpiration = TimeSpan.FromMinutes(5) ' Set message expiration time
End Sub)Dieses Code-Snippet registriert einen Dienst für die ChatGPT-API, der dann von anderen Klassen oder Seiten in Ihrer Anwendung verwendet werden kann.
Fügen Sie den folgenden Code auf der Hauptseite der Anwendung in die Seitenlade-Methode ein. Dies hilft dabei, die ChatGPT-Dienstinstanz abzurufen und in einem lokalen Objekt zu speichern.
_chatGptClient = Handler.MauiContext.Services.GetService<IChatGptClient>();_chatGptClient = Handler.MauiContext.Services.GetService(Of IChatGptClient)()Dieser Code ruft die ChatGPT-Clientinstanz vom Dienstanbieter ab und ermöglicht der Hauptseite die Interaktion mit der ChatGPT-API.
Erstellen Sie als nächstes eine Benutzeroberfläche wie im folgenden XAML-Code dargestellt:
<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?>
<ContentPage xmlns="http://schemas.microsoft.com/dotnet/2021/maui"
xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2009/xaml"
x:Class="ChatGPT_MauiApp.MainPage"
BackgroundColor="black">
<StackLayout>
<StackLayout Orientation="Horizontal" Spacing="25" Padding="30,0">
<ScrollView WidthRequest="700" HeightRequest="200" x:Name="scrollView">
<TableView Intent="Data" WidthRequest="700" x:Name="Table_View" BackgroundColor="DarkSlateGrey">
<TableRoot>
<!-- TableSection can be populated with dynamic data -->
</TableRoot>
</TableView>
</ScrollView>
</StackLayout>
<StackLayout Padding="30,0">
<Editor
x:Name="Userquest"
Text=""
HorizontalOptions="Start"
FontSize="12"
Placeholder=" Enter your Queries"
HeightRequest="25" WidthRequest="700" />
</StackLayout>
<StackLayout Padding="30,10,10,0">
<FlexLayout>
<Button
x:Name="Sendquery"
Text="Send Query"
SemanticProperties.Hint="Click to send query to BOT"
Clicked="SendqueryClicked"
HorizontalOptions="Center"
BackgroundColor="Green"
TextColor="WhiteSmoke" />
<Button
x:Name="Export"
Text="Export"
SemanticProperties.Hint="Click to export data"
Clicked="OnExportClicked"
HorizontalOptions="Center"
BackgroundColor="DodgerBlue"
TextColor="WhiteSmoke" />
</FlexLayout>
</StackLayout>
</StackLayout>
</ContentPage>Der ContentPage oben definiert das UI-Layout der Anwendung. Benutzer können Anfragen eingeben, über die Schaltfläche "Anfrage senden" mit der ChatGPT-API interagieren und die Ergebnisse mittels der Schaltfläche "Exportieren" als PDF exportieren. Die Ergebnisse werden in TableView angezeigt.
Als nächstes folgt die Code-Behind-Logik für die Behandlung von Schaltflächenklicks und den Datenexport:
private void OnExportClicked(object sender, EventArgs e)
{
StringBuilder db = new();
foreach (var tableSection in Table_View.Root.ToList())
{
foreach (var cell in tableSection)
{
if (cell is TextCell textCell)
{
db.Append("<p style='color:red;text-align:left;'>" + textCell.Text + "</p>");
db.Append("<p style='color:black;text-align:justify;'>" + textCell.Detail + "</p>");
}
}
}
// Create and save the PDF
var renderer = new IronPdf.ChromePdfRenderer();
var pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(db.ToString());
pdf.SaveAs("F:\\Download\\Demo.pdf");
}
private async void SendqueryClicked(object sender, EventArgs e)
{
if (!string.IsNullOrEmpty(Userquest.Text))
{
var query = Userquest.Text;
Userquest.Text = "";
var tableSection = AddQueryToTable(query);
ChatGptResponse response = await _chatGptClient.AskAsync(_sessionGuid, query);
var resp = response.GetMessage();
AddResponseToTable(tableSection, resp);
}
}
private TableSection AddQueryToTable(string query)
{
var textCell = new TextCell
{
Text = query,
TextColor = Colors.Red,
DetailColor = Colors.WhiteSmoke,
Detail = ""
};
var tableSection = new TableSection { textCell };
Table_View.Root.Add(tableSection);
return tableSection;
}
private void AddResponseToTable(TableSection section, string response)
{
if (section.FirstOrDefault() is TextCell textCell)
{
textCell.Detail = response;
}
}Private Sub OnExportClicked(ByVal sender As Object, ByVal e As EventArgs)
Dim db As New StringBuilder()
For Each tableSection In Table_View.Root.ToList()
For Each cell In tableSection
Dim tempVar As Boolean = TypeOf cell Is TextCell
Dim textCell As TextCell = If(tempVar, CType(cell, TextCell), Nothing)
If tempVar Then
db.Append("<p style='color:red;text-align:left;'>" & textCell.Text & "</p>")
db.Append("<p style='color:black;text-align:justify;'>" & textCell.Detail & "</p>")
End If
Next cell
Next tableSection
' Create and save the PDF
Dim renderer = New IronPdf.ChromePdfRenderer()
Dim pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(db.ToString())
pdf.SaveAs("F:\Download\Demo.pdf")
End Sub
Private Async Sub SendqueryClicked(ByVal sender As Object, ByVal e As EventArgs)
If Not String.IsNullOrEmpty(Userquest.Text) Then
Dim query = Userquest.Text
Userquest.Text = ""
Dim tableSection = AddQueryToTable(query)
Dim response As ChatGptResponse = Await _chatGptClient.AskAsync(_sessionGuid, query)
Dim resp = response.GetMessage()
AddResponseToTable(tableSection, resp)
End If
End Sub
Private Function AddQueryToTable(ByVal query As String) As TableSection
Dim textCell As New TextCell With {
.Text = query,
.TextColor = Colors.Red,
.DetailColor = Colors.WhiteSmoke,
.Detail = ""
}
Dim tableSection As New TableSection From {textCell}
Table_View.Root.Add(tableSection)
Return tableSection
End Function
Private Sub AddResponseToTable(ByVal section As TableSection, ByVal response As String)
Dim tempVar As Boolean = TypeOf section.FirstOrDefault() Is TextCell
Dim textCell As TextCell = If(tempVar, CType(section.FirstOrDefault(), TextCell), Nothing)
If tempVar Then
textCell.Detail = response
End If
End SubErläuterung:
Die OnExportClicked Methode erstellt ein PDF aus HTML-Inhalten, die über die Benutzeroberfläche mit IronPDF gesammelt wurden. Das generierte PDF wird an einem angegebenen Speicherort gespeichert.
Die SendqueryClicked Methode nimmt die Benutzeranfrage, sendet sie über die OpenAI API mit dem _chatGptClient und zeigt die Antwort an. Es fügt auch die Anfrage und Antwort zu TableView hinzu.
Helfermethoden AddQueryToTable und AddResponseToTable unterstützen bei der Aktualisierung der UI-Komponenten mit Benutzeranfragen und Chatbot-Antworten.
Führen Sie Ihre Lösung aus nach Hinzufügen des Codes. Geben Sie eine Anfrage ein und klicken Sie auf "Anfrage senden", um das Ergebnis abzurufen. Es sendet die Benutzeranfrage an die ChatGPT-API, ruft das Ergebnis ab und zeigt die Nachricht auf dem Bildschirm an.
Textanfrage in die Anwendung eingeben
Klicken Sie auf "Exportieren", um Ergebnisse in ein PDF zu exportieren.
Die exportierte PDF-Datei
Jetzt konnten wir einen Chatbot mit ChatGPT erstellen und diesen Chat mit IronPDF in einer MAUI-App exportieren. Mit dem obigen Konzept ist es möglich, Bilder, Audio und Video aus der ChatGPT-API für genauere Ergebnisse einzubeziehen.
Das Ziel dieses Artikels ist es, eine MAUI-Anwendung zu entwickeln, die die OpenAI ChatGPT-API nutzt, um Nachrichten entgegenzunehmen, Ergebnisse basierend auf Benutzeranfragen anzubieten und diese Ergebnisse als PDF-Datei zu exportieren. Um die Qualität der Vorschläge zu verbessern, können Sie gerne experimentieren, indem Sie die Fragen abändern. Um zu überprüfen, ob verschiedene Modelle bessere Ergebnisse liefern, können Sie auch experimentieren, indem Sie den ChatGptModels Enum-Wert innerhalb der AddChatGpt Methode in "MauiProgram.cs" ändern.
Die ChatGPT-API ist ein leistungsstarkes KI-Programm, das es uns ermöglicht, Ergebnisse basierend auf der Benutzeranfrage bereitzustellen. Die Kosten für die ChatGPT-API werden basierend auf der Anzahl der gesendeten Anfragen berechnet. IronPDF wird verwendet, um API-Anfragen zu stellen und das Ergebnis in eine PDF zu exportieren, um dieselbe API-Anfrage wiederholt zu vermeiden.
Mit IronPDF können wir PDFs mit nur wenigen Zeilen Code erstellen. Diese Anwendung ist auch für Anfänger geeignet und erfordert nur grundlegende Kenntnisse zur Nutzung. Kein anderes Paket ist in irgendeiner Weise von IronPDF abhängig. Zum Beispiel ist es eine Bibliothek, die in einem einzigen Paket geliefert wird. IronPDF-Entwickler können aus einer Vielzahl von Lizenzen wählen, die ihren Anforderungen entsprechen. Es ist auch eine kostenlose Testversion verfügbar. Detaillierte Preisinformationen und Lizenzierungsdetails zu IronPDF finden Sie auf der IronPDF-Lizenzseite.
Curtis Chau hat einen Bachelor-Abschluss in Informatik von der Carleton University und ist spezialisiert auf Frontend-Entwicklung mit Expertise in Node.js, TypeScript, JavaScript und React. Leidenschaftlich widmet er sich der Erstellung intuitiver und ästhetisch ansprechender Benutzerschnittstellen und arbeitet gerne mit modernen Frameworks sowie der Erstellung gut strukturierter, optisch ansprechender Handbücher.
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