2024年2月8号,Ollama中的兼容了OpenAI Chat Completions API,具体见https://ollama.com/blog/openai-compatibility。 因此在SemanticKernel/C#中使用Ollama中的对话模型就比较简单了。 var kernel = Kernel.CreateBuilder().AddOpenAIChatCompletion(
首先先初始化一个Kernel,这里我使用的大语言模型是硅基流动平台提供的开源的Qwen/Qwen2-7B-Instruct。 privatereadonlyKernel_kernel; publicSemanticKernelService() { varhandler=newOpenAIHttpClientHandler; varbuilder=Kernel.CreateBuilder .AddOpenAIChatCompletion( modelId:"Qwen/Qwen2-7B-Instruct", apiKey:"apik...
首先先初始化一个Kernel,这里我使用的大语言模型是硅基流动平台提供的开源的Qwen/Qwen2-7B-Instruct。 privatereadonlyKernel_kernel;publicSemanticKernelService(){varhandler=newOpenAIHttpClientHandler();varbuilder=Kernel.CreateBuilder().AddOpenAIChatCompletion(modelId:"Qwen/Qwen2-7B-Instruct",apiKey:"api key"...
62.SemanticKernel/C#:检索增强生成(RAG)简易实践2024-08-0163.SemanticKernel/C#:使用Ollama中的对话模型与嵌入模型用于本地离线场景2024-08-0264.SemanticKernel/C#:实现接口,接入本地嵌入模型2024-08-0665.EF Core连接PostgreSQL数据库2024-08-0766.基于SiliconCloud快速体验GraphRag.Net2024-08-0867.AvaloniaChat...
● 深度集成:Semantic Kernel允许开发者在应用程序中充分利用与 Microsoft 365 Copilot 和 Bing 相同的人工智能协调模式,从而提高应用程序的智能程度。 ● 应用程序集成:开发者可以将 Semantic Kernel 用于将语言模型与应用程序的开发技能和积累进行集成,从而增强应用程序的功能。
Semantic Kernel是一个轻量级的开源框架,通过 Semantic Kernel 可以快速使用不同编程语言(C#/Python/Java)结合 LLMs(OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face 等模型) 构建智能应用,简化将人工智能(AI)集成到现有解决方案中的过程。 Semantic Kernel 的特点 模块化插件架构:Semantic Kernel 提供了一个模块化的插件架构,允许...
作为主要面向 RAG 任务方向的框架,Semantic Kernel 可以简化大模型应用开发过程,而在 RAG 任务中最常用的深度学习模型就是 Embedding 和Text completion,分别实现文本的语义向量化和文本生成,因此本文主要会分享如何在 Semantic Kernel 中调用 OpenVINO runtime 部署 Embedding 和 Text completion 模型。
Semantic Kernel(语义内核)是一个轻量级的SDK(软件开发工具包),旨在实现人工智能大型语言模型(LLM)与传统编程语言的集成。这个工具包允许开发者将传统的编程语言与最新的大型语言模型相结合,以创建更智能、更强大的应用程序。 Semantic Kernel提供了以下功能和特性: 模板和链接: 它提供开箱即用的模板和链接,使开发者能...
一.按官方文档先安装Semantic Kernel 1. 创建一个新的控制台App 2.添加 semantic kernel nuget包Microsoft.SemanticKernel 注意:目前这个框架还是预览版本所以安装的时候需要把预览勾选上 3.编写代码 4.将 API 密钥和其他参数的配置占位符替换为您的密钥和设置 ...
现在我们了解了代理的核心构建块,现在可以将它们组合在一起来构建我们的第一个代理。为此,我们将使用插件、规划器和角色初始化我们的 Kernel 对象。之后,我们将使用该 Kernel 对象生成一个计划,然后执行该计划。 // 创建内核varbuilder=Kernel.CreateBuilder();builder.Services.AddLogging(c=>c.SetMinimumLevel(LogLev...