如何在 C# IronPDF 中使用 OpenAI for PDF.

Updated: 2026年6月29日

IronPDF 的 AI 扩展可在 C# 应用程序中实现 OpenAI 驱动的 PDF 增强功能。使用 Microsoft Semantic Kernel 以最少的代码添加总结、查询和记忆功能。

OpenAI 是一家人工智能研究实验室，致力于开发先进的人工智能技术。它提供了可通过 API 访问的强大语言模型，使开发人员能够将人工智能功能集成到他们的应用程序中。

IronPdf.Extensions.AI NuGet包将OpenAI引入PDF处理中：摘要、查询和记忆。该 SDK 基于 Microsoft Semantic Kernel 开发，可简化 .NET 应用程序中的人工智能服务集成。从 PDF 文档中自动提取见解、回答问题并生成摘要。

主要用例包括处理大量文件、从报告中提取信息、创建快速审阅摘要以及构建智能文件管理系统。该集成支持各种应用的一次性汇总和连续查询。如需了解更多 PDF 功能，请浏览IronPDF 的全面文档或了解从 HTML 创建 PDF 。

快速入门：使用IronPDF和 OpenAI 生成 PDF 摘要

开始使用 IronPDF in C# 将 OpenAI 集成到您的 PDF 处理工作流程中。本示例演示了只需几行代码就能快速总结 PDF 内容。

1Install IronPDF with NuGet Package Manager
PM > Install-Package IronPdf
```
Install-Package IronPdf
```

2复制并运行这段代码。

// Install-Package IronPdf.Extensions.AI
await IronPdf.AI.PdfAIEngine.Summarize("input.pdf", "summary.txt", azureEndpoint, azureApiKey);

// Install-Package IronPdf.Extensions.AI
await IronPdf.AI.PdfAIEngine.Summarize("input.pdf", "summary.txt", azureEndpoint, azureApiKey);

3部署到您的生产环境中进行测试

通过免费试用立即在您的项目中开始使用IronPDF

最小工作流程（5 个步骤）

下载 C# 库以利用 OpenAI for PDF 。
准备 OpenAI 的 Azure 端点和 API 密钥
导入目标 PDF 文档
使用 Summarize 方法生成 PDF 摘要
使用 Query 方法进行连续查询

所需软件包：

在实施人工智能功能之前，请设置 Azure OpenAI。您需要拥有 Azure OpenAI 服务访问权限的 Azure 订阅。该服务可为生产应用程序提供企业级安全性和合规性。详细说明请参见 IronPDF 安装概述。

如何使用 OpenAI 总结 PDF？

要使用 OpenAI 功能，请使用您的 Azure 端点和 API 密钥配置语义内核。导入PDF文档并使用Summarize方法生成总结。

摘要功能适用于各种 PDF 类型：

扫描文件（与 OCR 结合使用时）
多列复杂布局
包含图片和表格的文件

IronPDF 提取文本内容并通过人工智能模型进行处理。有关不同格式，请参阅将 DOCX 转换为 PDF 或将 Markdown 转换为 PDF 。

[{我：（
注意：您可能会遇到SKEXP0050错误，因为语义内核方法是实验性的。将其添加到您的.csproj文件以抑制它们：

<Project Sdk="Microsoft.NET.Sdk">
  <PropertyGroup>
    <NoWarn>$(NoWarn);SKEXP0001,SKEXP0010,SKEXP0050</NoWarn>
  </PropertyGroup>
</Project>

<Project Sdk="Microsoft.NET.Sdk">
  <PropertyGroup>
    <NoWarn>$(NoWarn);SKEXP0001,SKEXP0010,SKEXP0050</NoWarn>
  </PropertyGroup>
</Project>

XML

)}]

下面介绍如何使用 C# 语义内核（Semantic Kernel）对 PDF 进行摘要：

using IronPdf;
using IronPdf.AI;
using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI;
using Microsoft.SemanticKernel.Memory;
using System;
using System.Threading.Tasks;

// Setup OpenAI
var azureEndpoint = "<<enter your azure endpoint here>>";
var apiKey = "<<enter your azure API key here>>";
var builder = Kernel.CreateBuilder()
    .AddAzureOpenAITextEmbeddingGeneration("oaiembed", azureEndpoint, apiKey)
    .AddAzureOpenAIChatCompletion("oaichat", azureEndpoint, apiKey);
var kernel = builder.Build();

// Setup Memory
var memory_builder = new MemoryBuilder()
    // optionally use new ChromaMemoryStore("http://127.0.0.1:8000") (see https://github.com/microsoft/semantic-kernel/blob/main/dotnet/notebooks/09-memory-with-chroma.ipynb)
    .WithMemoryStore(new VolatileMemoryStore())
    .WithAzureOpenAITextEmbeddingGeneration("oaiembed", azureEndpoint, apiKey);
var memory = memory_builder.Build();

// Initialize IronAI
IronDocumentAI.Initialize(kernel, memory);

License.LicenseKey = "<<enter your IronPdf license key here";

// Import PDF document
PdfDocument pdf = PdfDocument.FromFile("wikipedia.pdf");

// Summarize the document
Console.WriteLine("Please wait while I summarize the document...");
string summary = await pdf.Summarize(); // optionally pass AI instance or use AI instance directly
Console.WriteLine($"Document summary: {summary}\n\n");

using IronPdf;
using IronPdf.AI;
using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI;
using Microsoft.SemanticKernel.Memory;
using System;
using System.Threading.Tasks;

// Setup OpenAI
var azureEndpoint = "<<enter your azure endpoint here>>";
var apiKey = "<<enter your azure API key here>>";
var builder = Kernel.CreateBuilder()
    .AddAzureOpenAITextEmbeddingGeneration("oaiembed", azureEndpoint, apiKey)
    .AddAzureOpenAIChatCompletion("oaichat", azureEndpoint, apiKey);
var kernel = builder.Build();

// Setup Memory
var memory_builder = new MemoryBuilder()
    // optionally use new ChromaMemoryStore("http://127.0.0.1:8000") (see https://github.com/microsoft/semantic-kernel/blob/main/dotnet/notebooks/09-memory-with-chroma.ipynb)
    .WithMemoryStore(new VolatileMemoryStore())
    .WithAzureOpenAITextEmbeddingGeneration("oaiembed", azureEndpoint, apiKey);
var memory = memory_builder.Build();

// Initialize IronAI
IronDocumentAI.Initialize(kernel, memory);

License.LicenseKey = "<<enter your IronPdf license key here";

// Import PDF document
PdfDocument pdf = PdfDocument.FromFile("wikipedia.pdf");

// Summarize the document
Console.WriteLine("Please wait while I summarize the document...");
string summary = await pdf.Summarize(); // optionally pass AI instance or use AI instance directly
Console.WriteLine($"Document summary: {summary}\n\n");

Imports Microsoft.VisualBasic
Imports IronPdf
Imports IronPdf.AI
Imports Microsoft.SemanticKernel
Imports Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI
Imports Microsoft.SemanticKernel.Memory
Imports System
Imports System.Threading.Tasks

' Setup OpenAI
Private azureEndpoint = "<<enter your azure endpoint here>>"
Private apiKey = "<<enter your azure API key here>>"
Private builder = Kernel.CreateBuilder().AddAzureOpenAITextEmbeddingGeneration("oaiembed", azureEndpoint, apiKey).AddAzureOpenAIChatCompletion("oaichat", azureEndpoint, apiKey)
Private kernel = builder.Build()

' Setup Memory
Private memory_builder = (New MemoryBuilder()).WithMemoryStore(New VolatileMemoryStore()).WithAzureOpenAITextEmbeddingGeneration("oaiembed", azureEndpoint, apiKey)
Private memory = memory_builder.Build()

' Initialize IronAI
IronDocumentAI.Initialize(kernel, memory)

License.LicenseKey = "<<enter your IronPdf license key here"

' Import PDF document
Dim pdf As PdfDocument = PdfDocument.FromFile("wikipedia.pdf")

' Summarize the document
Console.WriteLine("Please wait while I summarize the document...")
Dim summary As String = Await pdf.Summarize() ' optionally pass AI instance or use AI instance directly
Console.WriteLine($"Document summary: {summary}" & vbLf & vbLf)

Imports Microsoft.VisualBasic
Imports IronPdf
Imports IronPdf.AI
Imports Microsoft.SemanticKernel
Imports Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI
Imports Microsoft.SemanticKernel.Memory
Imports System
Imports System.Threading.Tasks

' Setup OpenAI
Private azureEndpoint = "<<enter your azure endpoint here>>"
Private apiKey = "<<enter your azure API key here>>"
Private builder = Kernel.CreateBuilder().AddAzureOpenAITextEmbeddingGeneration("oaiembed", azureEndpoint, apiKey).AddAzureOpenAIChatCompletion("oaichat", azureEndpoint, apiKey)
Private kernel = builder.Build()

' Setup Memory
Private memory_builder = (New MemoryBuilder()).WithMemoryStore(New VolatileMemoryStore()).WithAzureOpenAITextEmbeddingGeneration("oaiembed", azureEndpoint, apiKey)
Private memory = memory_builder.Build()

' Initialize IronAI
IronDocumentAI.Initialize(kernel, memory)

License.LicenseKey = "<<enter your IronPdf license key here"

' Import PDF document
Dim pdf As PdfDocument = PdfDocument.FromFile("wikipedia.pdf")

' Summarize the document
Console.WriteLine("Please wait while I summarize the document...")
Dim summary As String = Await pdf.Summarize() ' optionally pass AI instance or use AI instance directly
Console.WriteLine($"Document summary: {summary}" & vbLf & vbLf)

代码初始化语义内核和内存存储。在连续查询过程中，内存存储要保持上下文一致。请选择

VolatileMemoryStore：用于开发和测试的内存存储
ChromaMemoryStore：用于生产的持久性矢量数据库
其他存储：Azure认知搜索、Qdrant等

对于生产，要实现错误处理和自定义日志以跟踪 IronPDF 操作。探索 async 和多线程，以便同时处理多个文档。

摘要输出是什么样的？

Visual Studio 调试控制台显示流行网站技术栈（包括语言和数据库）的 PDF 摘要

摘要提供了简明的文档概述，提取了主要话题、重要事实和相关细节。人工智能模型可以识别并优先处理重要内容，从而快速理解冗长的文档。

如何连续查询 PDF？

单一查询并不适合所有情况。 Query方法。构建对话界面、研究工具或文档分析应用程序，用户可就同一文档提出多个问题。

持续查询可保持对话语境，允许后续问题和澄清。适用于：

客户支持系统参考文档
需要解释条款的法律文件分析
学习复杂材料的教育应用程序
提取特定信息的研究工具

为增强处理能力，请考虑分别提取文本和图像，或实施PDF压缩，以便在进行 IronPDF 处理之前优化大型文档。

using IronPdf;
using IronPdf.AI;
using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI;
using Microsoft.SemanticKernel.Memory;
using System;
using System.Threading.Tasks;

// Setup OpenAI
var azureEndpoint = "<<enter your azure endpoint here>>";
var apiKey = "<<enter your azure API key here>>";
var builder = Kernel.CreateBuilder()
    .AddAzureOpenAITextEmbeddingGeneration("oaiembed", azureEndpoint, apiKey)
    .AddAzureOpenAIChatCompletion("oaichat", azureEndpoint, apiKey);
var kernel = builder.Build();

// Setup Memory
var memory_builder = new MemoryBuilder()
    // optionally use new ChromaMemoryStore("http://127.0.0.1:8000") (see https://github.com/microsoft/semantic-kernel/blob/main/dotnet/notebooks/09-memory-with-chroma.ipynb)
    .WithMemoryStore(new VolatileMemoryStore())
    .WithAzureOpenAITextEmbeddingGeneration("oaiembed", azureEndpoint, apiKey);
var memory = memory_builder.Build();

// Initialize IronAI
IronDocumentAI.Initialize(kernel, memory);

License.LicenseKey = "<<enter your IronPdf license key here";

// Import PDF document
PdfDocument pdf = PdfDocument.FromFile("wikipedia.pdf");

// Summarize the document
Console.WriteLine("Please wait while I summarize the document...");
string summary = await pdf.Summarize(); // optionally pass AI instance or use AI instance directly
Console.WriteLine($"Document summary: {summary}\n\n");

using IronPdf;
using IronPdf.AI;
using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI;
using Microsoft.SemanticKernel.Memory;
using System;
using System.Threading.Tasks;

// Setup OpenAI
var azureEndpoint = "<<enter your azure endpoint here>>";
var apiKey = "<<enter your azure API key here>>";
var builder = Kernel.CreateBuilder()
    .AddAzureOpenAITextEmbeddingGeneration("oaiembed", azureEndpoint, apiKey)
    .AddAzureOpenAIChatCompletion("oaichat", azureEndpoint, apiKey);
var kernel = builder.Build();

// Setup Memory
var memory_builder = new MemoryBuilder()
    // optionally use new ChromaMemoryStore("http://127.0.0.1:8000") (see https://github.com/microsoft/semantic-kernel/blob/main/dotnet/notebooks/09-memory-with-chroma.ipynb)
    .WithMemoryStore(new VolatileMemoryStore())
    .WithAzureOpenAITextEmbeddingGeneration("oaiembed", azureEndpoint, apiKey);
var memory = memory_builder.Build();

// Initialize IronAI
IronDocumentAI.Initialize(kernel, memory);

License.LicenseKey = "<<enter your IronPdf license key here";

// Import PDF document
PdfDocument pdf = PdfDocument.FromFile("wikipedia.pdf");

// Summarize the document
Console.WriteLine("Please wait while I summarize the document...");
string summary = await pdf.Summarize(); // optionally pass AI instance or use AI instance directly
Console.WriteLine($"Document summary: {summary}\n\n");

Imports Microsoft.VisualBasic
Imports IronPdf
Imports IronPdf.AI
Imports Microsoft.SemanticKernel
Imports Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI
Imports Microsoft.SemanticKernel.Memory
Imports System
Imports System.Threading.Tasks

' Setup OpenAI
Private azureEndpoint = "<<enter your azure endpoint here>>"
Private apiKey = "<<enter your azure API key here>>"
Private builder = Kernel.CreateBuilder().AddAzureOpenAITextEmbeddingGeneration("oaiembed", azureEndpoint, apiKey).AddAzureOpenAIChatCompletion("oaichat", azureEndpoint, apiKey)
Private kernel = builder.Build()

' Setup Memory
Private memory_builder = (New MemoryBuilder()).WithMemoryStore(New VolatileMemoryStore()).WithAzureOpenAITextEmbeddingGeneration("oaiembed", azureEndpoint, apiKey)
Private memory = memory_builder.Build()

' Initialize IronAI
IronDocumentAI.Initialize(kernel, memory)

License.LicenseKey = "<<enter your IronPdf license key here"

' Import PDF document
Dim pdf As PdfDocument = PdfDocument.FromFile("wikipedia.pdf")

' Summarize the document
Console.WriteLine("Please wait while I summarize the document...")
Dim summary As String = Await pdf.Summarize() ' optionally pass AI instance or use AI instance directly
Console.WriteLine($"Document summary: {summary}" & vbLf & vbLf)

Imports Microsoft.VisualBasic
Imports IronPdf
Imports IronPdf.AI
Imports Microsoft.SemanticKernel
Imports Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI
Imports Microsoft.SemanticKernel.Memory
Imports System
Imports System.Threading.Tasks

' Setup OpenAI
Private azureEndpoint = "<<enter your azure endpoint here>>"
Private apiKey = "<<enter your azure API key here>>"
Private builder = Kernel.CreateBuilder().AddAzureOpenAITextEmbeddingGeneration("oaiembed", azureEndpoint, apiKey).AddAzureOpenAIChatCompletion("oaichat", azureEndpoint, apiKey)
Private kernel = builder.Build()

' Setup Memory
Private memory_builder = (New MemoryBuilder()).WithMemoryStore(New VolatileMemoryStore()).WithAzureOpenAITextEmbeddingGeneration("oaiembed", azureEndpoint, apiKey)
Private memory = memory_builder.Build()

' Initialize IronAI
IronDocumentAI.Initialize(kernel, memory)

License.LicenseKey = "<<enter your IronPdf license key here"

' Import PDF document
Dim pdf As PdfDocument = PdfDocument.FromFile("wikipedia.pdf")

' Summarize the document
Console.WriteLine("Please wait while I summarize the document...")
Dim summary As String = Await pdf.Summarize() ' optionally pass AI instance or use AI instance directly
Console.WriteLine($"Document summary: {summary}" & vbLf & vbLf)

连续查询系统使用嵌入式技术来理解问题的语义，从而提供准确、符合上下文的回复。每次查询都会针对文档内容进行处理，人工智能会维护对话历史记录，以提供相关性越来越高的答案。

为实现大型文档或并发用户的最佳性能，请实施缓存策略并探索 IronPDF的性能优化技术。考虑对生产部署进行速率限制和适当的许可证密钥管理。

在处理敏感文件时，应采取适当的安全措施。 IronPDF 提供各种安全和加密选项，可在 AI 处理前后保护 PDF。

常见问题解答

AI 扩展用于 PDF 处理的目的是什么？

IronPdf.Extensions.AI NuGet 软件包可在 C# 应用程序中实现 OpenAI 驱动的 PDF 增强功能。它允许您使用微软语义内核（Microsoft Semantic Kernel）以最少的代码为您的 PDF 添加摘要、查询和记忆功能，帮助自动从文档中提取见解和回答问题。

人工智能驱动的 PDF 处理有哪些关键用例？

IronPDF 的人工智能扩展非常适合处理大量文档、从报告中提取信息、创建快速审阅摘要以及构建智能文档管理系统。该集成支持各种应用的一次性汇总和连续查询。

如何使用 OpenAI 快速总结 PDF？

有了 IronPDF 的 AI 扩展，您只需一行代码就能汇总任何 PDF：await IronPdf.AI.PdfAIEngine.Summarize("input.pdf", "summary.txt", azureEndpoint, azureApiKey)。这种简单的实现方式可轻松从 PDF 文档生成摘要。

AI PDF 处理需要安装哪些软件包？

要使用 IronPDF 实现人工智能功能，您需要三个软件包：IronPDF（PDF主库）、IronPdf.Extensions.AI（AI扩展）和Microsoft.SemanticKernel.Plugins.Memory（用于语义内核功能）。

将 OpenAI 与 PDF 结合使用的前提条件是什么？

在使用 IronPDF 实现人工智能功能之前，需要使用具有 Azure OpenAI 服务访问权限的 Azure 订阅设置 Azure OpenAI。该服务为生产应用程序提供企业级安全性和合规性，需要一个 Azure 端点和 API 密钥。

AI PDF 处理的最基本工作流程是什么？

IronPDF 的最小工作流程包括 5 个步骤：1）下载 C# 库；2）准备 Azure 端点和 API 密钥；3）导入目标 PDF 文档；4）使用 Summarize 方法生成摘要；5）使用 Query 方法进行连续查询。

人工智能扩展如何与 Microsoft Semantic Kernel 集成？

IronPDF for .NET 的人工智能扩展基于微软语义内核（Microsoft Semantic Kernel）构建，简化了.NET 应用程序中的人工智能服务集成。该 SDK 可处理连接 OpenAI 服务的复杂性，并为特定于 PDF 的 AI 操作提供直接的 API。

How does IronPDF ensure security when handling sensitive PDF documents?

IronPDF offers various security and encryption options to protect PDFs, including permissions and password protection. These options help secure documents before and after AI processing, ensuring sensitive information is safeguarded.

What is the role of Microsoft Semantic Kernel in IronPDF's AI extension?

Microsoft Semantic Kernel is the foundation for IronPDF's AI extension, facilitating the integration of AI services in .NET applications. It powers features like summarization and querying by providing structured support for OpenAI capabilities.

How can I optimize performance when using IronPDF's AI features?

For optimal performance with IronPDF's AI features, consider caching strategies, implementing rate limiting, and using optimized deployment configurations. The documentation also suggests techniques for managing performance with large documents and concurrent users.