原文:Now in Beta: Explore the Enhanced Python SDK for Semantic Kernel | Semantic Kernel (microsoft.com) Semantic Kernel 团队很高兴地宣布,我们即将发布 Python SDK 的 v1.0.0。在我们迈向这一重要里程碑的过程中,最新的 beta 版本 (0.9.0b1)
kernel_arguments kernel_function kernel_function_decorator kernel_function_extension kernel_function_from_method kernel_function_from_prompt kernel_function_log_messages kernel_function_metadata kernel_parameter_metadata kernel_plugin prompt_rendering_result types FunctionResult KernelArguments KernelFunction Kernel...
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...
Python asyncinvoke_prompt(prompt: str, function_name: str |None=None, plugin_name: str |None=None, arguments: KernelArguments |None=None, template_format: Literal['semantic-kernel','handlebars','jinja2'] ='semantic-kernel', **kwargs: Any) -> FunctionResult |None ...
SemanticKernel的功能特性 Semantic Kernel(简称SK)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, SK 目前支持三种主流的编程语言 C#、Python和Java,其中 C# 的核心API...
kernel 的核心函数是invoke,用的话就是用kernel.invoke(functions, args),大致逻辑如下: results=[]forfuncinfunctions:whileTrue:# 首先获得一些参数function_invoking_args=self.on_function_invoking(func.metadata,arguments)# 查看 args 中 skip, cancle, update args 等参数是否为 True# 是的话采取对应措施# ...
Semantic Kernel 语法规定,使用 {{$system}} 来在提示模板中表示一个名为 system 的变量。后续可以使用 KernelArguments 等类型,替换提示模板中的相关变量标识。示例如下: var kernel = builder.Build(); // 创建提示模板 var chat = kernel.CreateFunctionFromPrompt( @" System:{{$system}} User: {{$request...
SemanticKernel是一种轻型开源开发工具包,可用于轻松生成AI代理并将最新的AI模型集成到C#、Python或Java代码库中。它充当一个高效的中间件,可实现企业级解决方案的快速交付。 作为连接AI模型与传统编程的桥梁,SemanticKernel让你可以: 无缝集成OpenAI、Azure OpenAI和Hugging Face等LLM服务 ...
> AnalysisAsync(Kernel kernel){vardata =awaitkernel.InvokeAsync<string>(nameof(DataBase),"GetSalesData", arguments:new{ ["month"] ="July"});Console.WriteLine("查询数据如下:\r\n{0}", data);Console.WriteLine("分析中……");varresult =awaitkernel.InvokePromptAsync("请根据下面的json数据,综合...
接下来我们需要做的是把模型整合换成http接口,这样的话Microsoft.SemanticKernel.Connectors.HuggingFace就可以调用这个接口了。这里我选择使用的是python的fastapiweb框架去整合成webapi服务,其他框架也可以,只要入参返回的结果把握住就可以,整合后效果如下所示 importioimportuvicornfromfastapiimportFastAPI, RequestfromPIL...