入門Semantic Kernel:OneApi集成與HelloWorld
引言 從這一章節開始正式進入我們的 Semantic Kernel 的學習之旅了。 什麼是Semantic Kernel? Semantic Kernel是一個輕量級的開源框架,通過 Semantic Kernel 可以快速使用不同編程語言(C#/Python/Java)結合 LLMs(OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face 等模型) 構建智能應用,簡化將人工智能(AI)
引言 從這一章節開始正式進入我們的 Semantic Kernel 的學習之旅了。 什麼是Semantic Kernel? Semantic Kernel是一個輕量級的開源框架,通過 Semantic Kernel 可以快速使用不同編程語言(C#/Python/Java)結合 LLMs(OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face 等模型) 構建智能應用,簡化將人工智能(AI)
引言 上一章我們熟悉了一下 Semantic Kernel 的理論知識,Kernel 創建以及簡單的Sample熟悉了一下 SK 的基本使用。在Semantic Kernel中的 kernel functions由兩部分組成第一部分是prompts functions(提示函數),第二部分Native function(原生函數), kernel functions是構成插件(Plugins)的核
引言 在上一章節我們熟悉了prompts functions(提示函數)的創建,我們瞭解了PromptTemplateConfig中各個屬性的簡單使用。Semantic Kernel允許我們利用多種方式去創建prompts包括native functions,prompts functions或者也叫Semantic functions,和Yaml 文件等。 本章的我們將學習利用Yaml的格式來定
引言 本章我們將學習通過Handlebars Prompts Template來創建Prompts functions。 什麼是Handlebars? Handlebars是一個流行的 JavaScript 模板引擎,它允許你通過在 HTML 中使用簡單的佔位符來創建動態的 HTML。 它使用模板和輸入對象來生成 HTML 或其他文本格式。Handlebars 模板看起來像常規的文本,但是它帶
引言 Function Calling 是一個允許大型語言模型(如 GPT)在生成文本的過程中調用外部函數或服務的功能。 Function Calling允許我們以 JSON 格式向 LLM 模型描述函數,並使用模型的固有推理能力來決定在生成響應之前是否調用該函數。模型本身不執行函數,而是生成包含函數名稱和執行函數所需的參數的 JSON。 function calling 執行原理 現在我們
引言 上一章我們熟悉了 OpenAI 的 function calling 的執行原理,這一章節我們講解一下 function calling 在 Semantic Kernel 的應用。 在OpenAIPromptExecutionSettings跟 LLM 交互過程中,ToolCallBehavior的屬性之前我們的章節有介紹過 ToolCallBehavior:屬性用於獲取或設置如
前言 在之前的章節中我們或多或少的已經接觸到了 Semantic Kernel 的 Plugins,本章我們講詳細介紹如何使用插件。 Semantic Kernel 的一大特點是擁有強大的插件,通過結合自定義/預定義的插件解決智能業務的問題。讓傳統的代碼和智能插件一起工作靈活地接入到應用場景簡化傳統應用向智能化轉型的過程。 什麼是Plugins? 我們知道LLMs(大模型)的訓練數據和我們
前言 上一章節我們瞭解了一下Semantic Kernnel中Plugins插件的概念以及學習了的 Semantic Kernel 模板插件的創建,本章節我們來學習 Native Plugins 原生函數插件使用。 通過函數定義插件 在之前的章節中我們介紹過在在 Semantic Kernel 中應用 Function Calling,在文中講解了Functioncalling的概念,以及在SK中
前言 經過前幾章的學習我們已經熟悉了Semantic Kernel 插件的概念,以及基於Prompts構造的Semantic Plugins和基於本地方法構建的Native Plugins。本章我們來講解一下在Semantic Kernel 中內置的一些插件,讓我們避免重複造輪子。 內置插件 Semantic Kernel 有非常多的預定義插件,作為解決通用業務的相關能力。Plugins 地址