Python源代码:semantic-kernel/python at main · microsoft/semantic-kernel Python示例:semantic-kernel/python/samples at main · microsoft/semantic-kernel Java源代码:microsoft/semantic-kernel-java: Semantic Kernel for Java. Integrate cutting-edge LLM technology quickly and easily into your Java based apps...
The Semantic Kernel team remains committed to delivering the latest advancements in AI to all developers. We encourage you to stay tuned for future updates. Step 1: Create a chatbot Please make sure you have the latest Semantic Kernel Python installed. Please make sure you ha...
using System.IO;using Microsoft.SemanticKernel;using Microsoft.SemanticKernel.Skills.Core;using Microsoft.SemanticKernel.Planning;using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.AI.HuggingFace;using Microsoft.Extensions.Logging;using Globant.Plugins;var builder = new KernelBuilder();// OpenAIbuilder.WithOpenAIChatComp...
2. semantic kernel 接入自定义 API 通过one-api 的部署,我们将文心千帆的 API 转换成了 OpenAI 的 API 接下来需要在 semantic kernel 里进行操作 sk 的 python 程序一般用一个 .env 文件来进行环境配置,新建一个名为 .env 的文本,填入我们刚才在 one-api 复制的 API key OPENAI_API_KEY="sk-2zectgxxxx...
OPENAI中Semantic Kernel实现原理以及示例代码用PYTHON来实现 前言 在人工智能领域,自然语言处理是一个非常重要的研究方向。而在自然语言处理中,语义理解是一个非常关键的问题。在这个领域中,OPENAI的Semantic Kernel是一个非常有名的工具, 它可以帮助我们实现自然语言的语义理解。本文将介绍Semantic Kernel的实现原理,并提...
usingSystem.IO;usingSystem.ComponentModel;usingMicrosoft.SemanticKernel.Orchestration;usingMicrosoft.SemanticKernel.SkillDefinition;namespaceGlobant.Plugins;publicsealedclassStatistics{[SKFunction, Description("Genenate statistics for a source code file in a given path")]publicstringGetStatistics([Descripti...
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...
SemanticKernel的核心理念 SemanticKernel建立在几个关键概念之上: 1. 插件(Plugins)架构 SemanticKernel的插件系统是其最强大的特性之一。这些插件有两种主要类型: 语义函数(Semantic Functions):使用自然语言指令(提示词)定义的函数,由AI模型执行 原生函数(Native Functions):使用传统编程语言(如C#、Python、Java等)编写...
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...
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...