Semantic Kernel 是一个 SDK,它将 OpenAI、Azure OpenAI 和 Hugging Face 等大型语言模型 (LLM) 与 C#、Python 和 Java 等传统编程语言集成在一起。语义内核通过允许你定义可以在几行代码中链接在一起的插件来实现这一点。
然而,语义内核的特别之处在于它能够自动编排带有AI的插件。使用语义内核规划器,你可以要求LLM生成实现用户独特目标的计划。之后,语义内核将为用户执行计划。
Semantic Kernel SDK 在 C#、Python 和 Java 中可用。要开始使用,请在下面选择你的首选语言。请参阅功能矩阵,查看我们当前支持的语言之间的功能奇偶校验细分。
开始使用基础知识的最快方法是从OpenAI或Azure OpenAI获取API密钥,并运行下面的C#,Python和Java控制台应用程序/脚本之一。
Microsoft.SemanticKernel
Program.cs
F5
dotnet run
python -m pip install semantic-kernel
hello-world.py
.env
hello-world.py
git clone -b experimental-java https://github.com/microsoft/semantic-kernel.git
学习如何使用语义内核的最快方法是使用我们的 C# 和 Python Jupyter 笔记本。这些笔记本演示了如何将语义内核与只需按一下按钮即可运行的代码片段一起使用。
完成入门笔记本后,可以在我们的 Learn 网站上查看主要演练。每个示例都附带一个完整的 C# 和 Python 项目,你可以在本地运行该项目。
最后,有关 C# 和 Python API 的更多详细信息,请参阅我们的 API 参考:
如果你有兴趣查看有关如何使用语义内核的完整端到端示例,请查看我们的聊天 Copilot 参考应用程序。聊天Copilot是一个聊天机器人,展示了语义内核的强大功能。通过结合插件、规划器和角色,我们演示了如何构建一个聊天机器人,该聊天机器人可以保持与用户的长期对话,同时利用插件与其他服务集成。
可以通过从其 GitHub 存储库下载应用来自行运行应用。
Visual Studio Code 的语义内核扩展使设计和测试语义函数变得容易。该扩展提供了一个用于设计语义函数的接口,并允许你使用现有模型和数据按一下按钮来测试它们。
在上面的屏幕截图中,你可以看到扩展程序的实际效果:
如果你喜欢语义内核,你可能还对语义内核团队支持的其他存储库感兴趣:
回购 | 描述 |
---|---|
聊天副驾驶 | 演示如何使用语义内核构建聊天机器人的参考应用程序。 |
语义内核文档 | Microsoft学习站点上显示的语义内核文档的主页。 |
语义内核启动器 | 语义内核的入门项目,使其更容易入门。 |
语义记忆 | 一种服务,可用于创建用于引入、存储和查询知识的管道。 |
我们欢迎你对SK社区的贡献和建议!最简单的参与方法之一是参与 GitHub 存储库中的讨论。欢迎错误报告和修复!
对于新功能、组件或扩展,请在发送 PR 之前提出问题并与我们讨论。这是为了避免被拒绝,因为我们可能将核心带到不同的方向,但也要考虑对更大生态系统的影响。
要了解更多信息并开始使用,请执行以下操作:
该项目采用了Microsoft开源行为准则。有关更多信息,请参阅行为准则常见问题解答或联系 opencode@microsoft.com 提出任何其他问题或意见。
版权所有 (c) Microsoft公司。保留所有权利。
根据 MIT 许可证获得许可。