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使用C#构建一个同时问多个LLM并总结的小工具

zhezhongyun 2025-06-09 07:23 29 浏览

前言

在AI编程时代，如果自己能够知道一些可行的解决方案，那么描述清楚交给AI，可以有很大的帮助。

但是我们往往不知道真正可行的解决方案是什么？

我自己有过这样的经历，遇到一个需求，我不知道有哪些解决方案，就去问AI，然后AI输出一大堆东西，我一个个去试，然后再换个AI问，又提出了不同的解决方案。

在换AI问与一个个试的过程中好像浪费了很多时间。

突然出现了一个想法，不是可以一下子把问题丢给多个AI，然后再总结一下出现最多的三个方案。那么这三个方案可行的概率会大一点。然后再丢给Cursor或者Cline等AI编程工具帮我们实现一下。

这样做的缺点是比起直接在网页上问，调用API需要耗费Token，但是硅基流动给我赠送了很多额度还没用完，随便玩一下。

实现效果：

image-20250507165621088
image-20250507165714732

实现方案

实现方案也很简单，如下图所示：

image-20250507165456604

先设计一下布局：

<UserControl xmlns="https://github.com/avaloniaui"
 xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml"
 xmlns:d="http://schemas.microsoft.com/expression/blend/2008"
 xmlns:mc="http://schemas.openxmlformats.org/markup-compatibility/2006"
 mc:Ignorable="d" d:DesignWidth="800" d:DesignHeight="450"
 xmlns:vm="using:AIE_Studio.ViewModels"
 x:DataType="vm:DuoWenViewModel"
 x:Class="AIE_Studio.Views.DuoWenView">
<StackPanel>
<TextBox Text="{Binding Question}"></TextBox>
<Button Content="提问" Command="{Binding DuoWenStreamingParallelCommand}" Margin="5"/>
<ScrollViewer VerticalScrollBarVisibility="Auto">
<Grid>
<Grid.RowDefinitions>
<RowDefinition Height="*"/>
<RowDefinition Height="*"/>
</Grid.RowDefinitions>
<Grid.ColumnDefinitions>
<ColumnDefinition Width="*"/>
<ColumnDefinition Width="*"/>
<ColumnDefinition Width="*"/>
</Grid.ColumnDefinitions>
<!-- Row 1, Column 1 -->
<StackPanel Grid.Row="0" Grid.Column="0">
<TextBlock Text="{Binding Title1}" Margin="5"/>
<ScrollViewer VerticalScrollBarVisibility="Auto">
<TextBox Text="{Binding Result1}" AcceptsReturn="True" Margin="5" Height="300"/>
</ScrollViewer>
</StackPanel>
<!-- Row 1, Column 2 -->
<StackPanel Grid.Row="0" Grid.Column="1">
<TextBlock Text="{Binding Title2}" Margin="5"/>
<ScrollViewer VerticalScrollBarVisibility="Auto">
<TextBox Text="{Binding Result2}" AcceptsReturn="True" Margin="5" Height="300"/>
</ScrollViewer>
</StackPanel>
<!-- Row 1, Column 3 -->
<StackPanel Grid.Row="0" Grid.Column="2">
<TextBlock Text="{Binding Title3}" Margin="5"/>
<ScrollViewer VerticalScrollBarVisibility="Auto">
<TextBox Text="{Binding Result3}" AcceptsReturn="True" Margin="5" Height="300"/>
</ScrollViewer>
</StackPanel>
<!-- Row 2, Column 1 -->
<StackPanel Grid.Row="1" Grid.Column="0">
<TextBlock Text="{Binding Title4}" Margin="5"/>
<ScrollViewer VerticalScrollBarVisibility="Auto">
<TextBox Text="{Binding Result4}" AcceptsReturn="True" Margin="5" Height="300"/>
</ScrollViewer>
</StackPanel>
<!-- Row 2, Column 2 -->
<StackPanel Grid.Row="1" Grid.Column="1">
<TextBlock Text="{Binding Title5}" Margin="5"/>
<ScrollViewer VerticalScrollBarVisibility="Auto">
<TextBox Text="{Binding Result5}" AcceptsReturn="True" Margin="5" Height="300"/>
</ScrollViewer>
</StackPanel>
<!-- Row 2, Column 3 -->
<StackPanel Grid.Row="1" Grid.Column="2">
<TextBlock Text="{Binding Title6}" Margin="5"/>
<ScrollViewer VerticalScrollBarVisibility="Auto">
<TextBox Text="{Binding Result6}" AcceptsReturn="True" Margin="5" Height="300"/>
</ScrollViewer>
</StackPanel>
</Grid>
</ScrollViewer>
</StackPanel>
</UserControl>
image-20250508144609463

在ViewModel中先来看一下最原始的显示结果的方式：

 [RelayCommand]
private async Task DuoWen()
 {
 ApiKeyCredential apiKeyCredential = new ApiKeyCredential("your api key");

 OpenAIClientOptions openAIClientOptions = new OpenAIClientOptions();
 openAIClientOptions.Endpoint = new Uri("https://api.siliconflow.cn/v1");
 
 IChatClient client1 =
 new OpenAI.Chat.ChatClient("Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct", apiKeyCredential, openAIClientOptions).AsChatClient();

 var result1 = await client1.GetResponseAsync(Question);

 Result1 = result1.ToString();

 IChatClient client2 =
 new OpenAI.Chat.ChatClient("Qwen/Qwen3-235B-A22B", apiKeyCredential, openAIClientOptions).AsChatClient();

 var result2 = await client2.GetResponseAsync(Question);

 Result2 = result2.ToString();

 IChatClient client3 =
 new OpenAI.Chat.ChatClient("THUDM/GLM-Z1-32B-0414", apiKeyCredential, openAIClientOptions).AsChatClient();

 var result3 = await client3.GetResponseAsync(Question);

 Result3 = result3.ToString();

 IChatClient client4 =
 new OpenAI.Chat.ChatClient("THUDM/GLM-4-32B-0414", apiKeyCredential, openAIClientOptions).AsChatClient();

 var result4 = await client4.GetResponseAsync(Question);

 Result4 = result4.ToString();

 IChatClient client5 =
 new OpenAI.Chat.ChatClient("deepseek-ai/DeepSeek-R1", apiKeyCredential, openAIClientOptions).AsChatClient();

 var result5 = await client5.GetResponseAsync(Question);

 Result5 = result5.ToString();

 IChatClient client6 =
 new OpenAI.Chat.ChatClient("deepseek-ai/DeepSeek-V3", apiKeyCredential, openAIClientOptions).AsChatClient();

 var result6 = await client6.GetResponseAsync(Question);

 Result6 = result6.ToString();

这种最简单的方式是非流式的并且也不是并行的，你会发现一个结束了才会继续向下一个提问。

但至少已经成功显示结果了，现在想要实现的是有一个窗体进行总结。

窗体设计：

<Window xmlns="https://github.com/avaloniaui"
 xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml"
 xmlns:d="http://schemas.microsoft.com/expression/blend/2008"
 xmlns:mc="http://schemas.openxmlformats.org/markup-compatibility/2006"
 mc:Ignorable="d" d:DesignWidth="600" d:DesignHeight="450"
xmlns:vm="using:AIE_Studio.ViewModels"
 x:Class="AIE_Studio.Views.ShowResultWindow"
x:DataType="vm:ShowResultWindowViewModel"
 Title="ShowResultWindow">
<StackPanel>
<TextBlock Text="最终结果：" Margin="5" />
<ScrollViewer VerticalScrollBarVisibility="Auto">
<TextBox Text="{Binding ReceivedValue}" AcceptsReturn="True" Margin="5" Height="400"/>
</ScrollViewer>
</StackPanel>
</Window>

窗体的ViewModel：

public partial class ShowResultWindowViewModel : ViewModelBase
{
 [ObservableProperty]
 private string? receivedValue; 
}

然后只要在全部都有结果之后，再进行一下总结即可。

IChatClient client7 =
new OpenAI.Chat.ChatClient("Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct", apiKeyCredential, openAIClientOptions).AsChatClient();
List<Microsoft.Extensions.AI.ChatMessage> messages = new List<Microsoft.Extensions.AI.ChatMessage>();

string prompt = $"""
 请分析以下各个助手给出的方案，选择其中提到最多的3种方案。
 助手1：{result1}
 助手2：{result2}
 助手3：{result3}
 助手4：{result4}
 助手5：{result5}
 助手6：{result6}
 """;
messages.Add(new Microsoft.Extensions.AI.ChatMessage(ChatRole.User, prompt));
var result7 = await client7.GetResponseAsync(messages);

var showWindow = _serviceProvider.GetRequiredService<ShowResultWindow>();
var showWindowViewModel = _serviceProvider.GetRequiredService<ShowResultWindowViewModel>();
showWindowViewModel.ReceivedValue = result7.ToString();
showWindow.DataContext = showWindowViewModel;
showWindow.Show();

以上就成功实现了。

但是还是有可以改进的地方，首先是并行，一个一个问不如同时问。

 [RelayCommand]
private async Task DuoWenParallel()
 {
 ApiKeyCredential apiKeyCredential = new ApiKeyCredential("your api key");

 OpenAIClientOptions openAIClientOptions = new OpenAIClientOptions();
 openAIClientOptions.Endpoint = new Uri("https://api.siliconflow.cn/v1");

 // 创建一个列表来存储所有的任务
 var tasks = new List<Task<string>>();

 // 向每个助手发送请求并将任务添加到列表中
 tasks.Add(GetResponseFromClient("Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct", apiKeyCredential, openAIClientOptions));
 tasks.Add(GetResponseFromClient("Qwen/Qwen3-235B-A22B", apiKeyCredential, openAIClientOptions));
 tasks.Add(GetResponseFromClient("THUDM/GLM-Z1-32B-0414", apiKeyCredential, openAIClientOptions));
 tasks.Add(GetResponseFromClient("THUDM/GLM-4-32B-0414", apiKeyCredential, openAIClientOptions));
 tasks.Add(GetResponseFromClient("deepseek-ai/DeepSeek-R1", apiKeyCredential, openAIClientOptions));
 tasks.Add(GetResponseFromClient("deepseek-ai/DeepSeek-V3", apiKeyCredential, openAIClientOptions));

 // 等待所有任务完成
 var results = await Task.WhenAll(tasks);

 // 将结果分配给相应的属性
 Result1 = results[0];
 Result2 = results[1];
 Result3 = results[2];
 Result4 = results[3];
 Result5 = results[4];
 Result6 = results[5];
 }

private async Task<string> GetResponseFromClient(string model, ApiKeyCredential apiKeyCredential, OpenAIClientOptions options)
 {
 IChatClient client = new OpenAI.Chat.ChatClient(model, apiKeyCredential, options).AsChatClient();
 var result = await client.GetResponseAsync(Question);
 return result.ToString();
 }

现在虽然是并行了，但是只有等到所有助手都回答了之后，才会统一显示，用户体验也不好。

改成流式：

[RelayCommand]
private async Task DuoWenStreaming()
{
 ApiKeyCredential apiKeyCredential = new ApiKeyCredential("your api key");

 OpenAIClientOptions openAIClientOptions = new OpenAIClientOptions();
 openAIClientOptions.Endpoint = new Uri("https://api.siliconflow.cn/v1");

 //string question = "C#如何获取鼠标滑动选中的值？请告诉我一些可能的方案，每个方案只需用一句话描述即可，不用展开说明。";

 IChatClient client1 =
 new OpenAI.Chat.ChatClient("Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct", apiKeyCredential, openAIClientOptions).AsChatClient();

 awaitforeach (var item in client1.GetStreamingResponseAsync(Question))
 {
 Result1 += item.ToString();
 } 
}

现在查看效果：

最后再改造成流式+并行就好了。

 [RelayCommand]
private async Task DuoWenStreamingParallel()
 {
 ApiKeyCredential apiKeyCredential = new ApiKeyCredential("your api key");

 OpenAIClientOptions openAIClientOptions = new OpenAIClientOptions();
 openAIClientOptions.Endpoint = new Uri("https://api.siliconflow.cn/v1");

 // Clear previous results
 Result1 = Result2 = Result3 = Result4 = Result5 = Result6 = string.Empty;

 // Create a list of tasks for parallel processing
 var tasks = new List<Task>
 {
 ProcessStreamingResponse("Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct", apiKeyCredential, openAIClientOptions, (text) => Result1 += text),
 ProcessStreamingResponse("Qwen/Qwen3-235B-A22B", apiKeyCredential, openAIClientOptions, (text) => Result2 += text),
 ProcessStreamingResponse("THUDM/GLM-Z1-32B-0414", apiKeyCredential, openAIClientOptions, (text) => Result3 += text),
 ProcessStreamingResponse("THUDM/GLM-4-32B-0414", apiKeyCredential, openAIClientOptions, (text) => Result4 += text),
 ProcessStreamingResponse("deepseek-ai/DeepSeek-R1", apiKeyCredential, openAIClientOptions, (text) => Result5 += text),
 ProcessStreamingResponse("deepseek-ai/DeepSeek-V3", apiKeyCredential, openAIClientOptions, (text) => Result6 += text)
 };

 // Wait for all streaming responses to complete
 await Task.WhenAll(tasks);

 IChatClient client7 =
 new OpenAI.Chat.ChatClient("Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct", apiKeyCredential, openAIClientOptions).AsChatClient();
 List<Microsoft.Extensions.AI.ChatMessage> messages = new List<Microsoft.Extensions.AI.ChatMessage>();

 string prompt = $"""
 请分析以下各个助手给出的方案，选择其中提到最多的3种方案。
 助手1：{Result1}
 助手2：{Result2}
 助手3：{Result3}
 助手4：{Result4}
 助手5：{Result5}
 助手6：{Result6}
 """;
 messages.Add(new Microsoft.Extensions.AI.ChatMessage(ChatRole.User, prompt));
 var result7 = await client7.GetResponseAsync(messages);

 var showWindow = _serviceProvider.GetRequiredService<ShowResultWindow>();
 var showWindowViewModel = _serviceProvider.GetRequiredService<ShowResultWindowViewModel>();
 showWindowViewModel.ReceivedValue = result7.ToString();
 showWindow.DataContext = showWindowViewModel;
 showWindow.Show();
 }

private async Task ProcessStreamingResponse(string model, ApiKeyCredential apiKeyCredential, OpenAIClientOptions options, Action<string> updateResult)
{
 IChatClient client = new OpenAI.Chat.ChatClient(model, apiKeyCredential, options).AsChatClient();
 
 awaitforeach (var item in client.GetStreamingResponseAsync(Question))
 {
 updateResult(item.ToString());
 }
}

这里使用了一个带有一个参数的委托来更新每个助手回复的结果。

现在再查看效果：

Qwen/Qwen3-235B-A22B、THUDM/GLM-Z1-32B-0414、deepseek-ai/DeepSeek-R1有思考过程，返回结果比较慢。

目前Microsoft.Extensions.AI.OpenAI好像还无法获取思考内容。

image-20250508151236981

等待久一会之后，可以看到结果都出来了：

image-20250508151421036

然后总结窗口会显示最终的总结内容：

image-20250508151629385

确定方案之后可以让Cursor或者Cline帮我们写一下试试。


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