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description: Guía para el uso del cliente LLM con capacidades de chat y ejecución de herramientas. applyTo: **/*.cs

Guía de Consumo - Chat LLM

Cómo usar las bibliotecas LLM.OpenAIWebClient para crear un chat

Paquetes NuGet Requeridos

<PackageReference Include="LLM.OpenAIWebClient" />

1. Configuración Básica

using LLM.Abstractions;
using LLM.OpenAIClient;
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using Microsoft.Extensions.Hosting;

var builder = Host.CreateApplicationBuilder(args);

builder.Services.AddChatServices(options => { options.BaseUrl = "https://localhost:7135/"; options.RelativeUrl = "chat"; });

var host = builder.Build();

2. Uso del Chat Client

var chatClient = host.Services.GetRequiredService<IChatClient>();

//enviar un mensaje simple
string assistantResponse = string.Empty;
var result = await chatClient.ChatAsync(userMessage);

if (result.IsSuccess)
{
    assistantResponse = result.Value;
}
else
{
    assistantResponse = "Error al obtener respuesta del asistente.";
    logger.LogError("Error en la respuesta del chat: {Error}", result.Error);
}

Por qué es tan simple: La implementación de IChatClient ya maneja automáticamente el contexto de la conversación. No necesitas gestionar manualmente el historial de mensajes ni mantener el estado de la conversación. Simplemente envía cada mensaje con ChatAsync() y el cliente se encarga del resto.

Nota: No hardcodear API keys. Usar variables de entorno o configuración segura.