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Semantic Kernel框架中的插件是某一类功能的集合，比如说发送电子邮件插件、查询数据库插件、数学计算插件等。而插件中实现具体功能的就是函数，一个插件由1个或多个函数构成。

LSH的基本原理是：通过一个哈希方法将数据从原空间映射到一个新的空间中，使得在原空间相似的数据（即距离近的数据）在新的空间中也相似的概率很大，而在原空间不相似的数据（即距离远的数据）在新的空间中相似的概率很小。容易推得，在原高维空间中相似的点，在低维的空间中肯定也相似，但原本不相似的点在低维空间中是有一定的小概率成为相似的点的。在相似性搜索的上下文中，乘积量化算法的使用能够显著加快距离计算的速度，特别是在处理大规模、高维度的向量数据时。在实际应用中，LSH有多种实现方式，其中常见的是使用随机投影。

这些向量捕捉了单词之间的语义和句法关系，使得语义上相近的单词在向量空间中也具有相近的位置。通过计算向量之间的相似性（如余弦相似度、欧几里得距离等），可以高效地检索与给定向量相似的其他向量，从而实现快速且准确的数据检索。通常指的是高维空间中的点或方向，它们由一组数值组成，这些数值表示该点在空间中的位置或方向。在机器学习和人工智能领域，向量经常用于表示各种类型的数据，如文本、图像、音频等。向量数据库特别适用于处理大规模、高维度的向量数据，并提供高效的相似性搜索功能。

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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