(四) Dotnet为AI控制台添加日志输出

通过上文的控制台输出，可以看到并没有输出日志，原则上调试开发时需要日志输出，存在ChatClientBuilder 类扩展方法UseLogging()。

public static ChatClientBuilder UseLogging(this ChatClientBuilder builder,ILoggerFactory? loggerFactory = null,Action<LoggingChatClient>? configure = null)

实际代码修改部分如下：

    internal class Program{async static Task Main(string[] args){// 省略不变内容// 注册IChatClient实现类型builder.Services.AddChatClient(services =>ChatClientBuilderChatClientExtensions.AsBuilder(chatclient)//-------------------------使用日志------------------------------.UseLogging() // 引入日志//-------------------------使用日志------------------------------.Build(services) // 传入注册);// 构建Host实例var host = builder.Build();// 获取ichatclient实现实例IChatClient client = host.Services.GetRequiredService<IChatClient>();// 省略不变内容}}

项目创建配置文件appsettings.json 并设置属性为较新时复制或始终复制。

{"Logging": {"LogLevel": {"Default": "Error","Microsoft": "Warning"},"Debug": {"LogLevel": {"Default": "Information","Microsoft.Hosting": "Trace"}},"Console": {"LogLevel": {"Default": "Debug","Microsoft.Hosting": "Trace"}},"EventSource": {"LogLevel": {"Default": "Warning"}}}
}

项目创建配置文件appsettings.Development.json 并设置属性为较新时复制或始终复制。

{"Logging": {"LogLevel": {"Default": "Debug","Microsoft": "Warning","Microsoft.Hosting.Lifetime": "Information"},"Debug": {"LogLevel": {"Default": "Debug","Microsoft.Hosting": "Trace"}}}
}

通过项目属性，设置项目环境变量DOTNET_ENVIRONMENT对应值为Development。

运行项目执行输出如下：

完整代码如下：

    internal class Program{async static Task Main(string[] args){string apikey = Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY");// 通过环境变量获取apikeystring model = "deepseek-chat"; // 非思考string modelthink = "deepseek-reasoner"; // 思考 string endpoint = "https://api.deepseek.com/v1"; // deepseek 中 提供兼容openai的访问api// 构建默认主机构建器实例var builder = Host.CreateApplicationBuilder();// 构建ichatclient实例IChatClient chatclient = new OpenAI.Chat.ChatClient(model, new ApiKeyCredential(apikey), new OpenAIClientOptions{Endpoint = new Uri(endpoint) // 指定api访问地址}).AsIChatClient();// 注册IChatClient实现类型builder.Services.AddChatClient(services =>ChatClientBuilderChatClientExtensions.AsBuilder(chatclient)//-------------------------使用日志-----------------------------.UseLogging() // 引入日志//-------------------------使用日志-----------------------------.Build(services) // 传入注册);// 构建Host实例var host = builder.Build();// 获取ichatclient实现实例IChatClient client = host.Services.GetRequiredService<IChatClient>();// 作为缓存对象构分布式缓存// 输入上下文 添加多轮会话历史 GetResponseAsync() 接受消息列表// 获取http请求响应(流式)List<ChatMessage> history = [new ChatMessage(ChatRole.Assistant, "你是一个英语助手，拥有10年初中教学经验，对于用户提问，英文回复并用中文解释。")]; // 构建基本背景消息Console.WriteLine("开始会话，输入 bye 结束会话。");//-------------------------对话配置实例--------------------------ChatOptions chatOptions = new ChatOptions();// 设置模型为思考模型chatOptions.ModelId = modelthink;// 设置Temperature 0.1 - 0.5（严谨、可复现）chatOptions.Temperature = 0.5f;// top-p 0.7-0.85 chatOptions.TopP = 0.7f;// top-k 20-40chatOptions.TopK = 20;//-------------------------对话配置实例--------------------------// 通过控制台输入添加用户角色信息且大模型响应消息作为最后的消息while (true) {Console.Write("Q：");string request = Console.ReadLine();if (request.Contains("bye")){break;}// 输入询问内容并存储到消息集合中history.Add(new ChatMessage(ChatRole.User, request));// 将输出的响应结果进行集合保存List<ChatResponseUpdate> updates = [];//-------------------------对话配置-------------------------await foreach (ChatResponseUpdate update in client.GetStreamingResponseAsync(history, chatOptions)) {// 输出实时流对话结果Console.Write(update);// 存储此次消息响应单项updates.Add(update);}//-------------------------对话配置-------------------------// 添加对话结果保存到历史集合中history.AddMessages(updates);// 每一次对话输出完成进行换行Console.WriteLine();}Console.WriteLine("会话结束");}}