#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。

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。

.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。

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。

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-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。

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。