AIModelRouter
AI模型路由，模型的能力有大小之分，有些简单任务，能力小一点的模型也能很好地完成，而有些比较难的或者希望模型做得更好的，则可以选择能力强的模型。为什么要这样做呢？可以降低AI模型的使用成本，毕竟能力强的模型会更贵一点，省着用挺好的。
Semantic Kernel中可以很简便地使用一个AIModelRouter。
实践
先来一个简单的例子
来自https://github.com/microsoft/semantic-kernel/tree/main/dotnet/samples/Demos/AIModelRouter
新建一个CustomRouter类，如下所示：
internal sealed class CustomRouter() { internal string GetService(string lookupPrompt, List<string> serviceIds) { // The order matters, if the keyword is not found, the first one is used. foreach (var serviceId in serviceIds) { if (Contains(lookupPrompt, serviceId)) { return serviceId; } } return serviceIds[0]; } // Ensure compatibility with both netstandard2.0 and net8.0 by using IndexOf instead of Contains private static bool Contains(string prompt, string pattern) => prompt.IndexOf(pattern, StringComparison.CurrentCultureIgnoreCase) >= 0; } 新建一个SelectedServiceFilter类用于打印一些信息：
internal sealed class SelectedServiceFilter : IPromptRenderFilter { /// <inheritdoc/> public Task OnPromptRenderAsync(PromptRenderContext context, Func<PromptRenderContext, Task> next) { Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Yellow; Console.WriteLine($"Selected service id: '{context.Arguments.ExecutionSettings?.FirstOrDefault().Key}'"); Console.ForegroundColor = ConsoleColor.White; Console.Write("Assistant > "); return next(context); } } 使用多个模型：
为捕获路由器选择的服务 ID 添加自定义过滤器：
开启一个聊天循环：
Console.ForegroundColor = ConsoleColor.White; ChatHistory history = []; string history1 = string.Empty; bool isComplete = false; do { Console.WriteLine(); Console.Write("> "); string? input = Console.ReadLine(); if (string.IsNullOrWhiteSpace(input)) { continue; } if (input.Trim().Equals("EXIT", StringComparison.OrdinalIgnoreCase)) { isComplete = true; break; } if (input.Trim().Equals("Clear", StringComparison.OrdinalIgnoreCase)) { history.Clear(); history1 = " "; Console.WriteLine("已清除聊天记录"); continue; } history.Add(new ChatMessageContent(AuthorRole.User, input)); history1 += $"User:{input}n"; Console.WriteLine(); // Find the best service to use based on the user's input KernelArguments arguments = new(new PromptExecutionSettings() { ServiceId = router.GetService(input, serviceIds).Result, FunctionChoiceBehavior = FunctionChoiceBehavior.Auto() }); // Invoke the prompt and print the response //await foreach (var chatChunk in kernel.InvokePromptStreamingAsync(userMessage, arguments).ConfigureAwait(false)) //{ // Console.Write(chatChunk); //} var result = await kernel.InvokePromptAsync(history1, arguments).ConfigureAwait(false); Console.ForegroundColor = ConsoleColor.White; Console.WriteLine(result); Console.WriteLine(); // Add the message from the agent to the chat history history.AddMessage(AuthorRole.Assistant, result.ToString()); history1 += $"Assistant:{result}n"; } while (!isComplete); } } 来看看现在这个简单的路由规则：
当你的提问中包含一个ServiceId的时候，就会选择那个服务ID对应的模型进行回复，如果不包含就选择第一个服务ID对应的模型进行回复。
实际上这样使用，很容易让AI迷惑，因为我们总是要带上一个ServiceId，如果让AI根据用户的提问，自己决定用哪个模型是更好的。
进阶使用，用AI自己来决定
使用一个靠谱的AI模型来做这个事情比较好。
我们输入你好，那么Prompt就会变成这样：
AI返回的结果如下：
再试试其他几个怎么触发：
而工具调用与其他比较容易混淆，因为就算是我们自己，也很难分辨有什么区别：
这时候或许修改Prompt可以奏效。
修改后的Prompt如下：
string skPrompt = """ 根据用户的输入，返回最佳服务ID。 如果用户需要获取当前时间与写邮件，则选择工具调用相关的服务ID。 用户输入： {{$input}} 服务ID列表： {{$serviceIds}} 无需返回任何其他内容，只需返回服务ID。 """; 效果如下所示：
以上就是本次分享的全部内容，希望对你有所帮助。
