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
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) …
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...
Implement RAG by using Atlas Vector Search to answer questions on your data. Tip Work with a runnable version of this tutorial as aPython notebook. Background Semantic Kernel is an open-source SDK that allows you to combine various AI services and plugins with your applications. You can use...
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。
虚线灰色框中就是检索增强生成(RAG)相关流程,这里就不针对每个标号一一说明了,能够理解上面所述的4个大的步骤,就很好理解这张图中的整体流程。下面我们直接使用Semantic Kernel,通过RAG来增强模型应答。 首先,在Azure OpenAI Studio中,按照上文的步骤,部署一个text-embedding-3-small的模型,同样将终结点URI和API Ke...
不是一件简单的事情。涉及到 LLM、提示工程（Prompt Engineering）、检索增强生成（RAG）、编排等技术。
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。
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...
63.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:一个基于大语言模型用于翻译的简单应用2024-08-1668.最佳...