Semantic Kernel(SK) 是由微软开发的一款开源开发工具包,旨在帮助开发者和企业利用最新的人工智能技术构建更智能和复杂的AI驱动解决方案,例如检索增强生成 (RAG) 和智能体 (Agent)。 核心概念 内核(Kernel) 您可以将SK的内核视为一个容器,该容器包含您所需的所有与AI相关的组件,如提示语模板、AI服务和插件。如果...
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。 完整示例仓库...
为了让大语言模型能够了解在一次对话中,我和它之间都讨论了什么内容,在代码中,使用一个StringBuilder临时保存了当前对话的应答结果,然后将这个结果又通过Semantic Kernel的AddAssistantMessage方法加回到对话中,以便在下一次对话中,大语言模型能够知道我们在聊什么话题。 比如下面的例子中,在第二次提问时我问到“有那几次...
这就是SemanticKernel的基本功能,它是一个基于大语言模型开发应用程序的框架,可以让你的应用程序更加方便地集成大语言模型。Semantic Kernel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。因此,它虽然在.NET AI生态中扮演着非常重要的角色,但它是支持多编程语言跨平台的应用开发套件。
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
这就是Semantic Kernel的基本功能,它是一个基于大语言模型开发应用程序的框架,可以让你的应用程序更加方便地集成大语言模型。Semantic Kernel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。因此,它虽然在.NET AI生态中扮演着非常重要的角色,但它是支持多编程语言跨平台的应用开发...
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。
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已经发布了 1.0 版本,详见...
kernel.prompt_template_engine ) rag_function_config = SemanticFunctionConfig(prompt_config, prompt_template) rag_function = self.kernel.register_semantic_function( skill_name=PLUGIN, function_name="rag_function", function_config=rag_function_config ) response = await self.kernel.run_async(rag_...
Semantic Kernel (SK) 是由微软开发的一款开源开发工具包,旨在帮助开发者和企业利用最新的人工智能技术构建更智能和复杂的AI驱动解决方案,例如检索增强生成 (RAG) 和智能体 (Agent)。 核心概念 内核(Kernel) …