2023年4月13日,Microsoft发布了一个 Semantic Kernel 的 VS Code 插件,Semantic Kernel Tools,用于进行Semantic Function的开发和调试工作。 Semantic Kernel Tools的安装只需要VS Code即可,不需要额外的其他的环境。 在VS Code的扩展中搜索 Semantic Kernel
using System.IO;using System.ComponentModel;using Microsoft.SemanticKernel.Orchestration;using Microsoft.SemanticKernel.SkillDefinition;namespace Globant.Plugins;public sealed class Statistics{[SKFunction, Description("Genenate statistics for a source code file in a given path")]public string GetStatistics([...
我们很高兴地宣布,Semantic Kernel Tools 已经发布了,这是 Visual Studio Code 的第一个 Semantic Kernel 扩展。通过此扩展,开发人员可以更快、更轻松地在 Semantic Kernel 上发展自己的语义技能。 Semantic Kernel Tools 提供了一个用户友好的界面,与 VS Code 环境无缝集成。该扩展程序提供了强大的工具,用于创建、测...
在上期我们介绍了什么是 Semantic Kernel, 知道他是微软推出的 LLM 开发框架。 主要用于 c# 程序员开发基于 Azure OpenAI/OpenAI 的现代应用。 今天我们就来看看,到底如何用 Semantic Kernel 实现一个能够调用 Azure OpenAI 的 Web API 功能。 前提条件 1. 安装 Visual Studio Code 2. 下载 Visual Studio Code ...
Semantic Kernel (语义内核)使开发人员能够轻松地将尖端人工智能与本机代码融合,为人工智能应用开辟新的可能性。 本文将继续讨论Semantic Kernel (语义内核)的特性和优点,以及一些当前使用的示例。 组件 在使用Semantic Kernel 开发解决方案时,我们可以使用一系列组件来为我们的应用程序提供更好的体验。
Kernel Memory 入门系列:文档预处理 摘要:Kernel Memory 入门系列:文档预处理 Embedding为我们提供了问题理解和文档检索的方法,但是面对大量的文档,如果在用于提问的时候再进行文档的Embedding的话,那这个过程是非常耗时的,再加之我们的文档并不会频繁变化,所以我们可以对文档进行预处理,提升检索的效率。 文档的预处理...
Semantic Kernel(语义内核)秋季路线图 SemanticKernel是一个开源的SDK,它允许开发人员将大型语言模型(LLM)与传统的编程语言进行混合使用。 微软Semantic Kernel团队 在博客上正式公布了Semantic Kernel 项目秋季发展路线图[1]。这家公司的设计和AI副总裁John Maeda在官方博客中写道:...
2, 在这篇文章中微软已经开源了一个内部孵化项目,Github的仓库:https://github.com/microsoft/semantic-kernel3,该项目可以帮助开发人员快速轻松地将尖端的人工智能模型集成到他们的应用程序中。这使您能够在应用中构建新体验,从而为用户带来无与伦比的工作效率:例如总结冗长的聊天交流,标记通过Microsoft Graph添加到...
将 Semantic Kernel 与矢量数据库集成，例如 Pine Cone、Redis、Weaviate、Chroma 以及 Azure 认知搜索和服务。并计划添加 document chunking 服务以及改进 VS Code 扩展。 微软设计和人工智能副总裁 John Maeda 在博客文章中表示，遥测和 AI 安全将是规划中的重点内容。通过端到端遥测，开发人员可以深入了解面向目标的...
Answer: One way to add consistency for your end users is to create static plans. You can create plans in our VS Code Extension (https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-semantic-kernel.semantic-kernel) and then use those static plans to run the same steps each ...