dotnet add package LangChain.NET
dotnet add package LangChain.Extensions.OpenAI

using LangChain.Chains.LLM;
using LangChain.Providers.OpenAI;

// 初始化OpenAI提供者
var openAi = new OpenAiProvider(Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY"));

// 创建基础LLM链
var llmChain = new LlmChain(
    llm: openAi,
    prompt: "你是一个友好的助手。用户说: {user_input}");

using System.Globalization;

string DetectLanguage(string text)
{
    // 简单实现 - 实际项目中可以使用更复杂的检测算法
    var englishChars = text.Count(c => char.IsLetter(c) && c <= 'z');
    var nonEnglishChars = text.Count(char.IsLetter) - englishChars;

    return nonEnglishChars > englishChars ? "zh-CN" : "en-US";
}

// 测试语言检测
var userInput = "你好，世界";
var detectedLanguage = DetectLanguage(userInput);
Console.WriteLine($"检测到语言: {detectedLanguage}");

using LangChain.Chains.Sequentials;

var translationPrompt = """
    将以下{source_language}文本翻译成{target_language}:
    {text}

    只需返回翻译后的文本，不要添加额外内容。
    """;

var translationChain = new LlmChain(
    llm: openAi,
    prompt: translationPrompt);

async Task<string> ProcessMultilingualInput(string userInput, string targetLanguage = "en-US")
{
    // 1. 检测输入语言
    var sourceLanguage = DetectLanguage(userInput);

    // 2. 如果语言不匹配目标语言，进行翻译
    if (sourceLanguage != targetLanguage)
    {
        var translationResult = await translationChain.Run(new Dictionary<string, object>
        {
            ["source_language"] = sourceLanguage,
            ["target_language"] = targetLanguage,
            ["text"] = userInput
        });

        userInput = translationResult.ToString();
    }

    // 3. 处理用户输入并获取响应
    var response = await llmChain.Run(new Dictionary<string, object>
    {
        ["user_input"] = userInput
    });

    // 4. 如果需要，将响应翻译回用户的语言
    if (sourceLanguage != targetLanguage)
    {
        var translatedResponse = await translationChain.Run(new Dictionary<string, object>
        {
            ["source_language"] = targetLanguage,
            ["target_language"] = sourceLanguage,
            ["text"] = response.ToString()
        });

        return translatedResponse.ToString();
    }

    return response.ToString();
}

// English to Chinese test
var englishResponse = await ProcessMultilingualInput("Hello, how are you?", "zh-CN");
Console.WriteLine($"中文回答: {englishResponse}");

// Chinese to English test
var chineseResponse = await ProcessMultilingualInput("今天的天气怎么样？", "en-US");
Console.WriteLine($"English answer: {chineseResponse}");

using LangChain.Memory;

// 初始化对话记忆存储
var memory = new ConversationBufferMemory();

async Task<string> ProcessWithMemory(string userInput, string userId, string targetLanguage)
{
    // ...之前的检测和翻译逻辑...

    // Add context from memory to the prompt if available in the same language

    // Store the conversation in memory in the original language

}

string DetectLanguageAdvanced(string text)
{
    try 
    {
        var detector = new LanguageDetector();
        var result = detector.Detect(text);
        return result.LanguageCode;

        // Or use a simple heuristic approach for common languages:
        /*
        if (text.Contains("こんにちは")) return "ja-JP";
        if (text.Contains("안녕하세요")) return "ko-KR";
        */

        return CultureInfo.CurrentCulture.Name; // default fallback

        注意：实际项目中应使用专业的语言检测库或API，
        如Google Cloud Translation API的语言检测功能。
         */

        注意：实际项目中应使用专业的语言检测库或API，
        如Google Cloud Translation API的语言检测功能。
         */

        注意：实际项目中应使用专业的语言检测库或API，
        如Google Cloud Translation API的语言检测功能。
         */

        注意：实际项目中应使用专业的语言检测库或API，
        如Google Cloud Translation API的语言检测功能。
         */

        注意：实际项目中应使用专业的语言检测库或API，
        如Google Cloud Translation API的语言检测功能。
         */

        注意：实际项目中应使用专业的语言检测库或API，
        如Google Cloud Translation API的语言检测功能。
         */

        注意：实际项目中应使用专业的语言检测库或API，
        如Google Cloud Translation API的语言检测功能。
         */

        注意：实际项目中应使用专业的语言检测库或API，
        如Google Cloud Translation API的语言检测功能。
     }
     catch 
     {
          return CultureInfo.CurrentCulture.Name; // default fallback  
     }
}