语义内核框架（Semantic Kernel）

原创 已于 2024-02-29 11:36:40 修改 · 770 阅读 · 2 ·
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#.net #人工智能 #AIGC #语言模型

于 2024-02-29 11:07:12 首次发布

语义内核框架-Semantic Kernel

首先看看官方描述：Semantic Kernel 是一个开源 SDK，可让您轻松构建可以调用现有代码的代理。作为高度可扩展的 SDK，可以将语义内核与来自 OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face 等的模型一起使用！通过将现有的 C#、Python 和 Java 代码与这些模型相结合，可以生成用于回答问题和自动执行流程的代理。

个人理解：语义内核框架Semantic Kernel可以帮助我们连接大模型，根据模型返回的信息控制业务函数的执行，优点在于我们只需要关注业务实现部分就可以了，与大模型的交互和函数代码的触发都由框架进行。降低了开发者接入人工智能的难度，提高了大模型能力的释放方式。

资源信息

在开始使用框架前建议多阅读相关文档和资料。

微软learn：使用语义内核创建 AI 代理 |Microsoft 学习

github地址：microsoft/semantic-kernel: Integrate cutting-edge LLM technology quickly and easily into your apps (github.com)

Nuget：

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理论十、大模型-Semantic Kernel 介绍
xiaoqi270620903的专栏
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Semantic Kernel 是一个开源的软件开发工具包（SDK），它允许开发人员轻松地将大型语言模型（LLM）与传统编程语言（如C#、Python和Java）相结合。通过Semantic Kernel，开发人员可以创建应用程序，这些应用程序结合了两个世界的优点，即传统编程语言的精确性和灵活性与大型语言模型的自然语言理解和生成能力。Semantic Kernel 提供了一系列核心组件，包括自定义插件、编排计划、信息存储至数据库等功能，使得开发人员能够构建能够回答问题和自动化流程的代理程序。
Semantic Kernel - Kernel理解
cangqiongxiaoye的博客
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Semantic Kernel - Kernel理解
大模型学习笔记六：Semantic Kernel
谢白羽
03-12 3275
定义介绍1、Semantic Kernel 是微软研发的一个开源的，面向大模型的开发框架（SDK）；2、它支持你用不同开发语言（C#/Python/Java）基于 OpenAI API/Azure OpenAI API/Huggingface 开发大模型应用；3、它封装了一系列开箱即用的工具，包括：提示词模板、链式调用、规划能力等。SDK（补充说明）SDK：Software Development Kit，它是一组软件工具和资源的集合，旨在帮助开发者创建、测试、部署和维护应用程序或软件。
【Semantic Kernel核心组件】Kernel：掌控AI编排的“中央处理器“
qq_62223405的博客
04-17 794
它如同智能应用的"操作系统内核"，通过统一接口实现大语言模型（LLM）与传统代码的深度协同（网页4/网页8）。作为Semantic Kernel（SK）框架的"中央处理器"，Kernel承担着​。​：内置请求追踪与性能指标。​：使用YAML管理模型参数。
Semantic Kernel: 大语言模型和代码之间的桥梁
寒冰屋的专栏
05-09 1172
乍一看，在代码中调用像 GPT-4 这样的大型语言模型 （LLM） 似乎很简单。API 是单个 REST 调用，接收文本并根据输入返回响应。但在实践中，事情变得比这复杂得多。
Semantic Kernel：微软大模型开发框架——LangChain 替代
07-04 2987
Semantic Kernel：一个集成大型语言模型 （LLM） 的 SDK，如 OpenAI、Azure OpenAI、 以及使用 C#、Python 和 Java 等传统编程语言的 Hugging Face。语义内核实现了这一点 通过允许您定义可以链接在一起的插件 只需几行代码。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，您可以 可以要求 LLM 生成实现用户唯一目标的计划。之后 语义内核将为用户执行计划。
Semantic Kernel开发实践：Semantic Kernel 初体验
Leicode：AI × 编程
04-24 1029
作为一个开发者，在使用ChatGPT、文心一言、星火这些大模型的时候，是不是想要把这些大模型和自己的应用集成，做出一款赚钱的产品呢？那么，如何在不需要很多AI专业知识背景的情况下，更轻松地集成大模型呢？这就是本篇文章要介绍给大家的一个微软的开源框架——Semantic Kernel，中文翻译为语义内核。这篇文章讲解了开源框架语义内核通过隐藏了LLM内部细节，提供高效抽象层，让开发者轻松使用LLM的能力来开发应用，并编写了一个多轮对话的示例来体验语义内核。希望对你在学习AI编程方面有一些帮助。
AI原生应用开发框架比较：LangChain vs Semantic Kernel
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
05-07 1012
在AI技术飞速发展的今天，开发基于大模型的原生应用变得越来越重要。LangChain和Semantic Kernel是目前比较流行的两个开发框架，本文的目的就是对它们进行全面的比较，范围涵盖了从核心概念到实际应用的各个方面。本文首先会介绍相关的核心概念，包括LangChain和Semantic Kernel的基本定义。然后详细讲解它们的核心算法原理和具体操作步骤，通过数学模型和公式进行深入分析。接着会给出项目实战的代码案例和详细解释。之后探讨它们的实际应用场景、推荐相关工具和资源，分析未来发展趋势与挑战。
Semantic Kernel：接入azure中的deepseek-r1
dotNET跨平台
02-19 293
SemanticKernel已经支持deepseek-r1了，官方的Blog地址是https://devblogs.microsoft.com/semantic-kernel/using-deepseek-models-in-semantic-kernel，同时给出了接入的Demo，遗憾的是deepseek不支持API的充值，没有办法测试。办法总比困难多，正好微软现在支持在Azure部署deeps...
什么是 Semantic Kernel
最新发布
weixin_42629287的博客
09-04 328
微软开源的Semantic Kernel SDK简化了大型语言模型集成，支持自然语言处理和插件扩展。安装需.NET 6.0+，通过NuGet添加核心包和OpenAI扩展包。示例展示了如何初始化内核调用GPT模型，以及创建天气查询插件。推荐的NetCoreKevin框架与Semantic Kernel架构契合，提供模块化设计和AI集成方案。两者结合可实现智能客服、API文档生成等场景，并支持通过日志记录和过滤器进行调试监控。
Semantic Kernel 快速入门
qq_40600379的博客
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Semantic Kernel 是一款开放源代码工具，允许开发人员在应用程序中无缝集成和管理人工智能。它提供了一种统一的方式来处理各种 AI 模型，无论是大型语言模型、图像生成器还是其他类型的人工智能。Semantic Kernel 是一款强大的工具，它简化了 AI 在应用中的集成和管理。
【专业解读：Semantic Kernel（SK）】大语言模型与传统编程的桥梁
qq_62223405的博客
04-17 1495
​​是微软推出的开源轻量级SDK（软件开发工具包），专为​​将大语言模型（LLM）与传统编程语言（如C#/Python/Java）深度结合​​而设计。它通过抽象化的组件架构，帮助开发者以“插件化”方式构建智能应用，既保留传统代码的精确性，又融入LLM的自然语言理解与生成能力，是当前​​AI原生应用开发的核心框架之一​。​​降低AI集成门槛​​：封装LLM调用、上下文管理、函数编排等复杂逻辑，开发者无需深入理解模型细节即可调用AI能力。​​解耦与扩展性​。
Semantic Kernel 入门系列：Kernel 内核和Skills 技能
dotNET跨平台
04-12 1072
理解了LLM的作用之后，如何才能构造出与LLM相结合的应用程序呢？首先我们需要把LLM AI的能力和原生代码的能力区分开来，在Semantic Kernel（以下简称SK），LLM的能力称为 semantic function ，代码的能力称为 native function，两者平等的称之为function（功能），一组功能构成一个技能（skill）。SK的基本能力均是由skill构成。有了一堆...
深入Semantic Kernel：插件开发与实践应用（进阶篇：二）
qq_40600379的博客
10-13 1399
在上一篇入门文章《探索Semantic Kernel：开启AI编程新篇章》中，我们了解了Semantic Kernel的基础知识，包括如何创建内核实例、配置AI模型以及执行基本的AI任务。Semantic Kernel插件是扩展AI模型功能的模块，它们可以封装特定领域的知识和功能，使得AI模型能够执行更复杂的任务。通过开发和调用Semantic Kernel插件，我们可以将自定义功能和业务逻辑集成到AI模型中，从而创建更加强大和灵活的应用程序。
Semantic Kernel 概述
chunmiao3032的专栏
04-23 672
它通过技能、记忆和连接器的组合，为应用程序提供了强大的AI功能，而这些功能通常是易于管理和扩展的。例如，技能可以是对LLM提示的封装，使其能够以编程方式调用并执行特定的任务，而记忆则允许应用程序存储和检索关键信息，以改善LLM提示的上下文理解能力。总的来说，SK提供了一种新颖的方法来集成和利用LLM，不仅为开发者节省了大量时间，也降低了将AI集成到现有应用程序中的复杂性。由于SK是微软推出的产品，其在企业级应用中得到了广泛的支持和推广，这可能会成为推动其发展和采用的重要因素。结合本机代码和LLM模型。
入门Semantic Kernel：OneApi集成与HelloWorld
dotNET跨平台
05-09 360
引言 从这一章节开始正式进入我们的 Semantic Kernel 的学习之旅了。什么是Semantic Kernel？Semantic Kernel是一个轻量级的开源框架，通过 Semantic Kernel 可以快速使用不同编程语言(C#/Python/Java)结合 LLMs(OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face 等模型) 构建智能应用，简化将人工智能（AI）集成...
Semantic Kernel 入门系列：Semantic Function
dotNET跨平台
04-13 714
如果把提示词也算作一种代码的话，那么语义技能所带来的将会是全新编程方式，自然语言编程。通常情况下一段prompt就可以构成一个Semantic Function，如此这般简单，如果我们提前可以组织好一段段prompt的管理方式，甚至可以不需要写任何的代码，就可以构造出足够多的技能来。使用文件夹管理Semantic FunctionSemantic Kernel恰好就提供了这样一种组织方式，仅需使用...
认识Semantic-kernel
zls365365的博客
10-04 699
1.概要什么是Semantic-kernel？Semantic Kernel（语义内核）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。Semantic Kernel提供了以下功能和特性：模板和链接: 它提供开箱即用的模板和链接，使开发者能够轻松地将大...
sk 是 Semantic Kernel
03-11
<think>好的，用户之前已经问过关于使用C#和Semantic Kernel（SK）实现多AI Agent协作的问题，现在他接着问“sk是Semantic Kernel”，显然是想进一步了解SK的基础知识。我需要先确认用户的需求，可能他刚接触这个框架，需要从基本概念、功能、组成等方面进行介绍。 首先，用户可能想知道SK的定义和它的核心作用。我需要解释SK是什么，它的开发背景，比如微软推出的开源项目，用于集成AI模型到应用程序中。接着，要说明它的主要功能，比如协调多模型协作、管理插件和技能等。 然后，用户可能对架构组成感兴趣。需要分点介绍内核、插件、技能、规划器等组件，每个部分用简单的中文说明，并举例。比如插件可以是原生代码或语义函数，规划器如何制定执行计划。 接下来，用户可能想知道技术特点，比如多模态支持、跨模型抽象、可扩展性等。这里要强调SK的优势，比如支持不同厂商的模型，方便切换。 应用场景也是用户关心的部分，需要举几个实际例子，比如智能助手、数据分析、客服系统，说明SK在这些场景下的作用。特别是用户之前提到的多Agent协作，可以再次关联到客服系统的例子，保持回答的一致性。 最后，提供学习资源，帮助用户进一步了解，比如GitHub仓库、官方文档和社区资源。这部分要简洁，方便用户查找资料。 需要注意的是，用户之前已经看过技术方案，现在需要的是基础介绍，所以避免过于深入技术细节，保持信息清晰易懂。同时，保持回答结构化，使用标题和分点，方便阅读。还要检查术语的一致性，比如SK的全称和简称交替使用时要明确。</think>以下是对Semantic Kernel（SK）的技术解析： 一、基本定义 Semantic Kernel是微软推出的开源框架（Apache 2.0协议），专为构建可组合的AI驱动应用程序设计。其核心能力可概括为： $$ \text{SK} = \text{LLM协调层} + \text{插件系统} + \text{执行编排引擎} $$ 二、核心架构 1. 内核（Kernel） - 中央执行引擎，负责协调AI模型与代码的交互 - 支持多模型并行加载： ```csharp kernel.AddAzureOpenAIChatCompletion("gpt-4", endpoint, key) .AddHuggingFaceTextGeneration("phi-2", modelPath) ``` 2. 插件系统 - 原生插件：C#/Python代码封装的可复用功能 ```csharp [SKFunction("数据格式化")] public string FormatData([SKName("input")] string rawData) { return JsonConvert.SerializeObject(rawData); } ``` - 语义插件：Prompt模板驱动的AI技能 ```txt {{/* File: Skills/CreativeWriter/write_poem.txt */}} 你是一位唐朝诗人，请用七言绝句格式创作关于{{$topic}}的诗： ``` 3. 规划器（Planner） - 自动任务分解：将复杂目标拆解为可执行步骤 - 支持多种算法： $$ \text{规划类型} = \begin{cases} \text{Sequential} & 线性流程 \\ \text{Action} & 动态决策 \\ \text{Stepwise} & 递归分解 \end{cases} $$ 三、关键技术特性 1. 多模态协调 ```mermaid graph LR A[用户输入] --> B{SK内核} B --> C[文本生成模型] B --> D[图像识别模型] B --> E[数据库连接] ``` 2. 跨模型抽象层 ```csharp // 统一调用接口 var result = await kernel.InvokeAsync( functionName: "GenerateSummary", parameters: new() {{"document", text}} ); ``` 3. 上下文管理 - 支持多级变量存储： $$ \text{Context} = \begin{cases} \text{Volatile} & 临时会话数据 \\ \text{Persistent} & Redis/SQLite存储 \\ \text{Embedded} & 向量数据库 \end{cases} $$ 四、典型应用场景 1. 智能助手系统 - 组合天气API、日历数据、邮件发送等功能插件 - 自动编排"安排会议->通知参会者->生成纪要"的完整流程 2. 数据分析流水线 ```python sk_pipeline = ( load_csv_data | clean_data_using_llm | generate_sql_query | execute_on_database ) ``` 3. 多Agent协作系统（如之前介绍的客服案例） - 实现意图识别->专业处理->人工升级的自动化路由 五、学习资源 1. 官方GitHub仓库：https://github.com/microsoft/semantic-kernel 2. 开发文档：包含C#/Python双语言示例 3. 微软Learn模块："Build AI agents with Semantic Kernel" 该框架最新版本（1.0+）已支持OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face、Cohere等多个AI服务提供商，并提供了Kernel Memory等扩展组件用于构建复杂AI应用。
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