Kernel Memory (KM) 是一种多模态 AI 服务,专门用于通过自定义连续数据对数据集进行高效索引 混合管道,支持检索增强生成 (RAG), 合成内存、提示工程和自定义语义内存处理。 KM 可作为 Web 服务使用 作为 Docker 容器, 用于 ChatGPT/Copilot/Semantic Kernel 的插件,以及用于嵌入式应用程序的 .NET 库。 利用高级...
配置项目环境 创建一个 BaseCore 项目,在这个项目中复用重复的代码,编写各种示例时可以复用相同的代码,引入 Microsoft.KernelMemory 包。 因为开发时需要使用到密钥等相关信息,因此不太好直接放到代码里面,这时可以使用环境变量或者 json文件存储相关私密数据。 以管理员身份启动 powershell 或 cmd,添加环境变量后立即生效...
同时需要为Kernel添加MemoryStore,用于存储更多的信息,这里Semantic Kernel提供了一个VolatileMemoryStore,就是一个普通的内存存储的MemoryStore。 var myKernel = Kernel.Builder.WithOpenAITextEmbeddingGenerationService("text-embedding-ada-002", key).WithOpenAITextCompletionService("text-davinci-003", key, serviceI...
首先需要在Semantic Kernel 的项目中添加对应的Kernel Memory的Semantic Kernel Plugin包。 dotnet add package Microsoft.KernelMemory.SemanticKernelPlugin 然后就取出构建KernelMemory,构建的步骤和之前的方式一样,也可以使用Kernel Memory Service的 WebClient. var memory = new KernelMemoryBuilder //... .Build<Memory...
基于此,本文的学习重点在于 Semantic Kernel 和 Kernel Memory 两个框架,我们学会这两个框架之后,可以编写聊天工具、知识库工具。 配置环境 要学习本文的教程也很简单,只需要有一个 Open AI、Azure Open AI 即可,甚至可以使用国内百度文心。 下面我们来了解如何配置相关环境。 部署one-api 部署one-api 不是必须的...
the Semantic Kernel (SK) project and serves as the first public iteration of long-term memory. ...
随着人工智能领域的不断发展,语义内核(Semantic Kernel)的概念应运而生,为我们处理和理解庞大的数据集提供了新的视角。今天,我们将聚焦于语义内核中的一个核心概念——Memories,它是如何使我们的数据查询更加具有语境意义,以及在大型语言模型(LLM)中的应用。接下来,我们将一探Memories的究竟,并了解向量数据库在其中扮...
🔥Kernel 内核和🧂Plugins 插件 💬Semantic Function 💾Native Function 🥑突破提示词的限制 🥑Memory内存 🍋Connector连接器 📅 Planner 规划器 如果您对RAG的实践和应用感兴趣,也可以关注Kernel Memory系列文章,带您了解如何应用RAG模式。 RAG 简介 ...
随着人工智能领域的不断发展,语义内核(Semantic Kernel)的概念应运而生,为我们处理和理解庞大的数据集提供了新的视角。今天,我们将聚焦于语义内核中的一个核心概念——Memories,它是如何使我们的数据查询更加具有语境意义,以及在大型语言模型(LLM)中的应用。接下来,我们将一探Memories的究竟,并了解向量数据库在其中扮...
基于.Net8+AntBlazor+SemanticKernel 和KernelMemory 打造的AI知识库/智能体,支持本地离线AI大模型。可以不联网离线运行。支持aspire观测应用数据 - AIDotNet/AntSK