Semantic Kernel(SK) 是一款模型无关的SDK,能够帮助开发者快速构建、编排和部署AI代理及多代理系统。无论是开发简单的聊天机器人,还是构建复杂的多代理工作流,该工具都能以企业级的可靠性和灵活性提供所需支持。 地址:https://github.com/microsoft/semantic-kernel 为什么使用SK? 我们
在SemanticKernel中需要自己实现一些接口来使用Ollama的嵌入模型,但是经过搜索,我发现已经有大佬做了这个事,github地址:https://github.com/BLaZeKiLL/Codeblaze.SemanticKernel。 使用方法见:https://github.com/BLaZeKiLL/Codeblaze.SemanticKernel/tree/main/dotnet/Codeblaze.SemanticKernel.Connectors.Ollama 大佬实现了...
地址:https://github.com/microsoft/semantic-kernel 为什么使用SK? 我们可以直接使用类似OllamaSharp这样的SDK来调用某个大模型的接口,但是如果我们即要访问Ollama里面的模型,又要访问OpenAI的接口,还要兼容DeepSeek的接口,这个时候就需要一个集成开发框架了。在.net平台,最好用且功能最全的,目前只有SK(如果还有其它...
OLLAMA_CHAT_MODEL_ID="qwen2.5-coder:14b" GLOBAL_LLM_SERVICE="ollama" 3、然后运行,爆出错误: File "/home/sun/anaconda3/envs/test/lib/python3.12/site-packages/semantic_kernel/connectors/ai/ollama/services/ollama_chat_completion.py", line 167, in _inner_get_chat_message_contents raiseService...
因此在SemanticKernel/C#中使用Ollama中的对话模型就比较简单了。 var kernel = Kernel.CreateBuilder() .AddOpenAIChatCompletion(modelId: "gemma2:2b", apiKey: null, endpoint: new Uri("http://localhost:11434")).Build(); 这样构建kernel即可。 简单尝试一下效果: public async Task<string> Praise()...
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Ollama; 配置Ollama 服务 接下来,我们需要配置 Ollama 服务的端点和模型 ID ,并添加 Ollama 的聊天服务: var endpoint = new Uri("http://localhost:11434"); var modelId ="llama3.1:8b"; var builder = Kernel.CreateBuilder; ...
简介:SemanticKernel/C#:使用Ollama中的对话模型与嵌入模型用于本地离线场景 前言 上一篇文章介绍了使用SemanticKernel/C#的RAG简易实践,在上篇文章中我使用的是兼容OpenAI格式的在线API,但实际上会有很多本地离线的场景。今天跟大家介绍一下在SemanticKernel/C#中如何使用Ollama中的对话模型与嵌入模型用于本地离线场景。
安装SK 及 ollama connector 首先在本地创建一个 Console 项目,然后安装以下包: dotnet add package Microsoft.SemanticKernel --version 1.21.1 dotnet add package Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Ollama --version 1.21.1-alpha 1. 2. 注意:ollama connector 还是 alpha 版本,请勿用于生产 ...
Ollama作为一个开源的大语言模型平台,使得开发者能够在本地环境中与LLM进行直接交互,极大地扩展了开发的可能性。 本文将介绍如何利用Ollama在本地模式下运行Meta Llama 3——迄今为止最强大的开源大语言模型,并展示如何通过Semantic Kernel与LLM进行有效交互。
SemanticKernel是我们主要的代理运行框架,OllamaSharp是一个简单的面向Ollama本地API服务的请求封装。避免我们手写httpclient来与本地服务器交互。我这里安装了Newtonsoft.Json来替代system.text.json,主要是用于后期需要一些序列化模型回调来使用,因为模型的回调json可能不是特别标准,使用system.text.json容易导致转义失败。