这里有两个点,可能读者有疑问。 第一个是kernel.InvokePromptAsync(request);。 Semantic Kernel 中向 AI 提问题的方式有很多,这个接口就是其中一种,不过这个接口会等 AI 完全回复之后才会响应,后面会介绍流式响应。另外,在 AI 对话中,用户的提问、上下文对话这些,不严谨的说法来看,都可以叫 prompt,也就是提示
本文对Semantic Kernel中的 Kernel,Plugin,KernelFunction,Semantic Memory,Planner,Services,reliability 等进行概念介绍及源码梳理,参考semantic kernel python 源代码。 原文博客: https://kevinng77.github.io/posts/notes/articles/%E7%AC%94%E8%AE%B0semantic_kernel.html#_3-kernelfunctionkevinng77.github.io...
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。 利用高级...
Semantic Kernel中的Memories概念和Embeddings的使用为我们展现了一种有效处理和检索大量高维数据的方法。通过这些技术,我们能够让机器更好地理解语言的细微差别,做出更加智能化的决策,并最终为用户提供更准确、有用且个性化的服务。 无论是提升语言模型的理解能力,还是增强数据库的检索功能,这些技术都为我们打开了新的可能...
随着人工智能领域的不断发展,语义内核(Semantic Kernel)的概念应运而生,为我们处理和理解庞大的数据集提供了新的视角。今天,我们将聚焦于语义内核中的一个核心概念——Memories,它是如何使我们的数据查询更加具有语境意义,以及在大型语言模型(LLM)中的应用。接下来,我们将一探Memories的究竟,并了解向量数据库在其中扮...
Semantic Kernel将embedding的功能封装到了Memory中,用来存储上下文信息,就好像电脑的内存一样,而LLM就像是CPU一样,我们所需要做的就是从内存中取出相关的信息交给CPU处理就好了。 了解了基本原理之后,后面就可以看看Semantic Kernel在这方面做了什么。 Memory配置 ...
SemanticKernel的功能特性 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...
the Semantic Kernel (SK) project and serves as the first public iteration of long-term memory. ...
因此通过Kernel Memory 构建知识库管理,然后通过插件的方式,将Kernel Memory接入到Semantic Kernel 中,这样就可以有效的提升整体的使用效率。 初始化插件 首先需要在Semantic Kernel 的项目中添加对应的Kernel Memory的Semantic Kernel Plugin包。 dotnet add package Microsoft.KernelMemory.SemanticKernelPlugin ...
1. 万字长文学会对接 AI 模型:Semantic Kernel 和 Kernel Memory,工良出品,超简单的教程(90) 2. .NET 7 AOT 的使用以及 .NET 与 Go 互相调用(83) 3. 万字长文:从 C# 入门学会 RabbitMQ 消息队列编程(81) 4. 1.5万字长文:从 C# 入门 Kafka(81) 5. C# RulesEngine 规则引擎:从入门到看懵(...