Semantic Kernel: 开启AI开发新纪元的强大框架

小懂416609

awesome-semantickernel

Semantic Kernel简介

Semantic Kernel是微软推出的一个开源AI开发框架,旨在简化人工智能应用的开发过程。它提供了一套强大的工具和接口,让开发者能够轻松地将大语言模型(LLM)的能力整合到应用程序中,构建智能化的软件和AI助手。

Semantic Kernel的核心理念是通过插件化的方式来扩展AI的能力。它允许开发者创建自定义的AI插件,这些插件可以访问外部数据源、调用API,或执行特定的任务。通过组合不同的插件,开发者可以构建出功能强大、灵活多变的AI应用。

Semantic Kernel Architecture

Semantic Kernel的核心特性

1. 插件系统

Semantic Kernel的插件系统是其最显著的特性之一。插件可以是原生函数(Native Functions)或语义函数(Semantic Functions):

  • 原生函数: 使用C#、Python等编程语言编写的传统函数。
  • 语义函数: 使用自然语言编写的提示(Prompt),可以直接与LLM交互。

这种设计使得开发者可以轻松地扩展AI的能力,同时保持代码的模块化和可重用性。

2. 记忆系统

Semantic Kernel提供了一个强大的记忆系统,允许AI应用存储和检索信息。这个系统支持多种存储后端,包括向量数据库,使得AI可以高效地处理和利用大量的结构化和非结构化数据。

3. 规划器

规划器(Planner)是Semantic Kernel的另一个重要组件。它可以根据用户的目标自动生成和执行一系列步骤,大大提高了AI应用的自主性和智能性。

4. 多模型支持

Semantic Kernel支持多种AI模型,包括OpenAI的GPT系列、Microsoft的Azure OpenAI Service等。这种灵活性使得开发者可以根据具体需求选择最合适的模型。

Semantic Kernel的应用场景

Semantic Kernel可以应用于多种场景,包括但不限于:

  1. 智能客服: 利用LLM的自然语言理解能力,结合企业特定的知识库,构建高效的客服系统。

  2. 内容生成: 自动生成文章、报告、广告文案等,大大提高内容创作的效率。

  3. 代码助手: 辅助程序员进行代码编写、调试和优化。

  4. 数据分析: 结合LLM的推理能力和传统数据分析工具,实现更智能的数据洞察。

  5. 个人助理: 开发类似Siri或Cortana的个人助理应用,帮助用户管理日程、回答问题等。

Semantic Kernel的生态系统

Semantic Kernel拥有一个快速增长的生态系统,包括:

  1. 开源插件: 社区开发者贡献了大量的开源插件,涵盖了从文本处理到API集成的各种功能。

  2. 工具和库: 如SemanticKernel.Connectors.Memory.SqlServer用于SQL Server集成,DashScope.SemanticKernel用于阿里云灵积模型服务等。

  3. 示例项目: 如Copilot Chat Sample Application、Fantasy Copilot等,为开发者提供了实际应用的参考。

  4. 学习资源: 包括官方文档、教程视频、社区博客等,帮助开发者快速上手。

Semantic Kernel Ecosystem

如何开始使用Semantic Kernel

  1. 安装Semantic Kernel: 对于.NET开发者,可以通过NuGet包管理器安装:

    dotnet add package Microsoft.SemanticKernel
    
  2. 创建Kernel实例:

    using Microsoft.SemanticKernel;
    
    var kernel = Kernel.Builder.Build();
    
  3. 添加AI服务:

    kernel.Config.AddOpenAITextCompletionService(
        "text-davinci-003",
        "YOUR_OPENAI_API_KEY"
    );
    
  4. 创建和使用插件:

    var plugin = kernel.ImportSemanticSkillFromDirectory("./skills", "TextPlugin");
    var result = await kernel.RunAsync("Hello world", plugin["Translate"]);
    Console.WriteLine(result);
    

结语

Semantic Kernel作为一个强大而灵活的AI开发框架,正在revolutionize the way we build AI applications。它不仅简化了AI集成的过程,还为开发者提供了无限的创新可能性。随着生态系统的不断壮大和功能的持续完善,Semantic Kernel必将成为AI应用开发领域的重要工具。

无论您是经验丰富的AI开发者,还是刚刚踏入这个领域的新手,Semantic Kernel都为您提供了一个理想的起点。通过利用其强大的插件系统、灵活的记忆管理和智能的规划能力,您可以构建出真正智能、高效且具有革命性的AI应用。

让我们一起拥抱Semantic Kernel,开启AI开发的新纪元!

avatar
0
0
0
相关项目
Project Cover

semantic-kernel

Semantic Kernel是一个开发者工具包,支持将大型语言模型(如OpenAI、Azure OpenAI和Hugging Face)与C#、Python和Java等常规编程语言集成。它通过允许用户定义可自动由AI编排的插件,简化了AI功能的实现和部署过程。适用于企业,提高模块性和可观测性,同时增强安全性。

Project Cover

miyagi

Miyagi项目通过设想工作坊展示Microsoft的Copilot Stack,旨在设计、开发和部署企业级智能应用。通过探索生成式和传统机器学习用例,Miyagi提供了一种体验式方法,开发增强生产力并实现个性化的AI产品体验。工作坊还介绍了提示工程的新兴设计模式,例如思维链和检索增强,以及长期记忆的向量化、OSS模型的微调、代理式编排和LLMs的工具。了解如何通过AI现代化应用程序,构建属于自己的Copilot。

Project Cover

dotNETOAIBooks

.NET 开发者通过本书能快速了解和应用 Azure OpenAI Service,结合 C# 与 Semantic Kernel 以及其他 AI 和云技术,创建智能应用。书中的内容将不断更新,适合开发者掌握生成式 AI 指引的管理与高效应用。

Project Cover

AntSK

AntSK基于.Net8、AntBlazor和SemanticKernel开发,提供自然语言处理、知识库导入与问答、GPT模型个性化生成、API接口发布和插件系统等功能,支持多种模型管理和实时数据获取,适用于企业知识管理、自动客服、搜索引擎、推荐系统、智能写作助手和在线学习平台等场景,便于企业和个人高效开发智能应用。

Project Cover

awesome-semantickernel

本列表汇集了Semantic Kernel框架相关的工具和项目资源。涵盖框架核心、插件、规划器和人物角色等多个方面,展示了Semantic Kernel生态系统的快速发展。适合开发者学习和实践参考,助力快速构建大型语言模型应用。

Project Cover

project-oagents

project-oagents是基于Semantic Kernel和Orleans构建的.NET框架,专注于创建和托管事件驱动AI代理。框架提供GitHub开发团队、营销团队和客户支持中心等示例,展示其在需求工程、规划和编码自动化方面的应用。目前处于实验阶段,项目遵循Microsoft开源准则,欢迎开发者参与贡献。

Project Cover

intelligent-app-workshop

该项目为开发者提供了基于Microsoft Copilot技术栈构建智能应用的实践指南。通过Miyagi项目实践,开发者可学习运用Azure AI Studio、Prompt Flow、AI Search和Semantic Kernel等工具,创建具备推理引擎和语义记忆系统的应用。项目涵盖了从需求分析到部署的全过程,旨在促进开发者重新思考智能应用的用户体验、架构设计和开发流程。此外,项目还探讨了AutoGen和GraphRag等高级功能,帮助开发者深入理解如何利用Microsoft工具和技术创建智能应用。值得注意的是,该项目仅供演示用途,不应用于任何实际目的,使用时需谨慎。

最新项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号