对接框架最简单的方法就是通过 CreateSemanticFunction 方法创建出 SemanticFunction 函数,如以下代码 ISKFunction excuseFunction = kernel.CreateSemanticFunction(FunctionDefinition, maxTokens:200,// 温度高一些,这样 GPT 才会乱说temperature:1); 这时候为了让 GPT 能够回答更加有趣,这里提升了温度 完成函数的制作之后...
开发者可以将本地函数注册到Semantic Kernel中,使其成为LLM可以调用的操作。例如,取当前UTC时间。 vartimer =newTimer();varnativeFunction = kernel.CreateFunctionFromMethod(typeof(Timer).GetMethod("GetCurrentTime"), target: timer);varresult =awaitnativeFunction.InvokeAsync(kernel);vartime = result.GetVal...
完成了自然语言函数编写之后,接下来就可以和 SemanticKernel 框架进行对接了 对接框架 对接框架最简单的方法就是通过 CreateSemanticFunction 方法创建出 SemanticFunction 函数,如以下代码 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ISKFunction excuseFunction=kernel.CreateSemanticFunction(FunctionDefinition,maxTok...
之后为了更方便的创建 Semantic Function App ,你可以在 VS Code 中安装扩展 - Semantic Kernel Tool。 然后点击【Create a new semantic function】 在弹出的提示框中,选择你的 Function 要存放在哪个文件中。 这里选择,我们刚刚创建的 FirstPlugin 目录。 并给你的 Function 起一个名字,比如我想要做一个翻译的...
Semantic Kernel 中的函数 Semantic Function是用自然语言编写的提示(Prompt)模板,发送给 AI 服务;而Native Function是用 C#或 Python 编写的传统函数,可以通过规划器和函数调用被 AI 服务调用。 记忆(Memories) Memories 是用于存储数据的专用插件,它们在执行过程中为你的内核提供必要的上下文,以便你的 AI 服务能够正...
对接框架最简单的方法就是通过 CreateFunctionFromPrompt 方法创建出 KernelFunction 函数,如以下代码 KernelFunction kernelFunction = kernel.CreateFunctionFromPrompt(FunctionDefinition); 1. 这里的代码与预览版0.20.230821.4-preview版本的 SemanticKernel 的差异比较大,还请大家在更新版本时,将此进行替换 ...
Semantic Kernel中的Functions被设计为可被动态调用的“插件”,用于处理某些特定的操作。例如,一个Function可以是用于获取天气信息的API请求,或者是用于计算复杂数学表达式的函数。 在SK中,Functions通常分为以下两种类型:本地函数和语义函数。 Native Functions(本地函数): ...
接下来你需要通过 CreateSemanticFunction 来创建一个 Semantic Function 。 因为在 SK 中,微软将对于 LLM 的调用称为 Function ,下图中的 Function 就是一个专门用来将内容翻译成英文的功能。 因此如果想要调用模型,就需要先使用 Prompt 创建一个 Function ,然后再去调用这个 Function 才能在 SK 中实现模型的调用。
可以看到上面,使用sk,首先获取openAi的mode模型,然后,用kernel去创建一个服务 ,把模型,起个名字提供给他 <semantic_kernel.kernel.Kernel at 0x7f9baaa0be90> history = [] # 创建 semantic function summarize_function = kernel.create_semantic_function( ...
Semantic Kernel是一个开源SDK,可以轻松地将OpenAI和Hugging Face等人工智能服务与C#和Python等编程语言相结合。通过这样做,可以创建将两个世界的优点结合在一起的人工智能应用程序。 在Kevin Scott的演讲《AI Copilot的时代》中,他展示了微软如何用模型和插件为其Copilot系统提供能量。这个堆栈的中心是一个人工智能编排...