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目前顯示的是 3月, 2024的文章

使用 Airtable 在小型需求上取代傳統資料庫

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我好幾年沒有用傳統的關聯式資料庫了。 老實說,傳統的關聯式資料庫,其實對於教育訓練和小型的專案來說,是一種負擔。 如果你想讓學員清楚的掌握一門技術,就好比說,對談機器人的開發吧,在整個教學的過程中,若是範例用到SQL或MySQL資料庫,無疑是一種節外生枝,把問題變得更複雜。因為,在對談機器人當中,儲存只是一種迫不得已的額外需求,是枝微末節,而非對談機器人技術的主體。 同樣的,如果你做一個小型專案或POC的話,『儲存』也往往不是重點,儲存只是『必要之惡』。其實,若是從這個角度廣義的來說,軟體開發的GUI、資料庫,都只是細節(枝微末節),都應該要是可以隨時被抽換或取代的部分,而非系統核心。 一套軟體或解決方案的真正核心,是商業邏輯。它(商業邏輯)才是一個應用程式真正展現價值的部分。 我們把主題拉回來。所以,我最近這幾年在上課的時候,盡量不讓範例程式碼涉及資料庫存取,特別是關聯式資料庫的存取。因為這對讀者或學員來說,變成了另一種必須學習的負擔。 但說的容易,如果範例中有碰到需要儲存資料的時候該怎麼辦呢? 有沒有什麼最簡單的儲存機制可以在程式碼中替代傳統資料庫? 這也是我最近幾年寫範例的時候,常常碰到的問題。因此,我特別花了一段時間,找看看有沒有什麼好用的『類』資料庫儲存體? 最後,我選擇了 Airtable。 Airtable Airtable 是一個靈活的雲端資料庫產品,結合了資料庫的功能和電子表格(data grid)的簡易性。它允許用戶以視覺化的方式存儲、組織和協作各種資訊: 白話一點說,就是它可以很自由的在Web畫面上設計欄位和維護(輸入、編輯)資料。 對我來說,它還有另一個重點,就是它擁有非常簡單的REST API,透過呼叫API就可以直接來讀寫資料。 它的API在使用上很簡單,只需要在設計好資料表之後,透過 https://airtable.com/create/tokens 站台建立一個 PAT(Personal Access Token): 建立PAT的時候,可以選擇要針對所有資料表,還是特定資料表,要只給這個token 讀取(Read)權限,還是要寫入(Write)權限: 有了token之後,可以透過很標準的REST API呼叫,進行連線的建立與資料的寫入: string ID = "👉air_tabl...

Azure Web App 的基本驗證被停止了!

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如果先不管自動化CD Pipeline,習慣使用Visual Studio的開發人員,若要對 Azure Web App 佈署網站,大概最喜歡採用的佈署方式,莫過於『發行設定檔』。這一招用很久了,直到最近你可能會發現,建立Azure Web App 的時候,會看到底下這樣的警告: 這也意味著,你無法下載發行設定檔了: 如此一來,Visual Studio 當然也無法佈署了! Azure 這個調整,當然是為了安全性提升。 使用基本驗證不安全嗎? 對,相對來說是的。 因為基本驗證只透過一組帳號密碼來做佈署,再加上發行設定檔還把這組帳密直接給放在裡面,誰拿到了這組帳密都能夠更新網站,沒有進一步的身分驗證,對一般個體戶小型專案的開發人員來說還行,但對企業來說顯然不是一個理想的選擇。 好吧,但這樣比較簡單啊。假設,你只是要快速的進行佈署,我們是否可以先把這個被 disabled 掉的功能暫時開啟呢? 可以的,在 Azure WebApp 的組態設定,將『基本驗證發佈認證』給開啟即可: 如此一來,發行設定檔又可以下載了(記得把網站 reload 一下): 下載到發行設定檔之後,我們在Visual Studio當中可以透過底下這樣的方式佈署網站: 然後選擇剛才下載的發行設定檔即可。 這種佈署方式雖然方便,但就如同前面說過的,發佈的過程並沒有嚴謹的身分驗證,也不支援AAD帳號或是RBAC等權限配置。因此,短期暫時將傳統的基本驗證開啟,取得發行設定檔佈署即便可行,建議未來還是採用AAD(Entra ID)驗證是比較理想的做法:

Semantic Kernel Plugin 的錯誤處理

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先前我們 提到了 透過Semantic Kernel,可以讓AI/LLM在與用戶對談的過程中,自動在需要的時候去呼叫 PlugIn 物件的方法(Method),特別的事情是,這個呼叫並非是我們寫程式去做的,而是 AI 自己做的,我們並沒有寫這部分程式碼的邏輯,我們寫的只是提示(prompt)而已。 那問題來了,如果不是我們寫程式去呼叫這個方法,而是AI自己去呼叫的,那假設,這個被呼叫的方法裡面發生了 Exception ,那會發生什麼事情!? 我們看底下這段程式碼: public class LeaveRequestPlugin { [KernelFunction] [Description("取得請假天數")] public int GetLeaveRecordAmount([Description("要查詢請假天數的員工名稱")] string employeeName) { isRock.LineBot.Bot bot = new LineBot.Bot(ChannelAccessToken); bot.PushMessage(AdminUserId, $"[action : 查詢 {employeeName} 假單]"); if (employeeName.ToLower() == "david") return 3; else if (employeeName.ToLower() == "mary") throw new System.ArgumentOutOfRangeException("無法取得假單資料"); else return 5; } (...略...) } 請注意上面這段查詢員工請假天數的程式碼,你會發現,我們刻意在程式碼裡面,加入了底下這段 code: (...略...) else if (employeeName.ToLower() == "mary") throw new System.Ar...

在 LINE Bot 開發中使用Semantic Kernel建立自然語言請假系統

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身為 LAE(LINE API Expert) 與 LINE 的支持者,既然知道透過Semantic Kernel可以快速的開發對談機器人,那當然要嘗試用在 LINE Bot的開發上。 先前我們 介紹過 如何使用 Semantic Kernel 來開發一個支援記憶與對話前後文、可以用自然語言進行請假的對談機器人,但當時的架構是在 console 環境,負責記憶處理的 ChatHistory 是可以被長時間保存的實體物件,但換成了LINE Bot開發的WebAPI架構,一切就變的有所不同了。 首先,由於ChatHistory物件會隨著WebAPI行程消失而遺失,且我們的LINE Bot還得面對多個用戶,因此也無法簡單的用一個 ChatHistory 物件就保存所有用戶的對話紀錄。所以我們要做一些調整,為每一位用戶建立一個自己的ChatHistory物件。 因此,我們在 WebAPI 中撰寫了底下這樣的程式碼: static Dictionary<string, ChatHistory> ChatHistoryByUser = new Dictionary<string, ChatHistory>(); private ChatHistory getHistoryFromStaticRepo(string UserId) { if (ChatHistoryByUser.ContainsKey(UserId)) return ChatHistoryByUser[UserId]; else return new ChatHistory(); } private void saveHistory(string UserId, ChatHistory chatHistory) { if (ChatHistoryByUser.ContainsKey(UserId)) ChatHistoryByUser[UserId] = chatHistory; else ChatHistoryByUser.Add(UserId, chatHistory); } 這段程式碼以靜態方式儲存ChatHistory物件的Dictionary,搭配 getHistoryF...

使用Semantic Kernel 建立自然語言請假系統

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既然我們已經知道,可以透過 Semantic Kernel 輕易地建立聊天機器人/智能助理,我們之前(參考 這篇 )也看到了如何用自然語言驅動 AI ,來自動呼叫 IoT 控制開關燈類別中的方法,體驗過了它的威力,接著,我們就來實作一下,如何透過 Semantic Kernel 來建立一個可以透過自然語言請假的對談機器人。 我得說,我過去幾年做過無數次這個範例,試圖用自然語言以對談方式來完成請假。從最初LINE Bot 出現的時候,以手工苦刻的方式,來建立請假機器人,到使用 Azure AI 上的 Language Understanding 解決方案,讓機器人能夠『稍微』看懂用戶以自然語言的方式輸入的請假資訊,但整個過程從來沒有愉快過。 過去,電腦對自然語言的理解實在太差了,直到GPT的出現,直到有了LLM,一切才開始不同。現在,我們可以輕易地透過 Semantic Kernel 使用大語言模型,來建立一個類似底下這樣,表現非常好的自然語言請假系統: 你會發現,我們實作了一個可以幫助用戶請假的對談機器人。他會蒐集用戶的請假資訊,然後在資訊滿足之後,呼叫API來完成請假動作。 上面這段對談紀錄當中,黃色的部分就是AI自動進行的 Action,也就是具體的『請假』或是『查詢』動作,其他的則是自然語言的交談對話。 我們之前說過,透過 Semantic Kernel ,我們可以快速地完成上面這個功能的開發。為了完成這個需求,我們建立了底下這個 LeaveRequestPlugin 類別。這個類別裡面有三個方法,你可以從Description描述看到這些方法的功能(當然,範例裡面的Action暫且用示意的方式來呈現,不真的寫入資料庫): // 請假功能 Plugin public class LeaveRequestPlugin { [KernelFunction] [Description("取得請假天數")] public int GetLeaveRecordAmount([Description("要查詢請假天數的員工名稱")] string employeeName) { //修改顯示顏色 Console.ForegroundColor = Con...