以OpenAI 的ChatGPT 所掀起的GenAI 快速创新浪潮，其中连接LLM 和 应用之间的桥梁的两大开源项目：LangChain[1]和Semantic Kernel[2] ，在半年前写过一篇文章 LangChain vs Semantic Kernel [3]，这半年以来Semantic
Avalonia是什么？ Avalonia是一个跨平台的UI框架，专为.NET开发打造，提供灵活的样式系统，支持Windows、macOS、Linux、iOS、Android及WebAssembly等多种平台。它已成熟并适合生产环境，被Schneider Electric、Unity、JetBrai
大语言模型的发展日新月异，记得在去年这个时候，函数调用还是gpt-4的专属。到今年本地运行的大模型无论是推理能力还是文本的输出质量都已经非常接近gpt-4了。而在去年gpt-4尚未发布函数调用时，智能体框架的开发者们依赖构建精巧的提示词实现了gpt-3.5的函数调用。目前在本机运行的大模型，基于这一
引言 上一章我们熟悉了 OpenAI 的 function calling 的执行原理，这一章节我们讲解一下 function calling 在 Semantic Kernel 的应用。 在OpenAIPromptExecutionSettings跟 LLM 交互过程中，ToolCallBehav
自从最近微软开源Semantic-kernel (SK) 来帮助开发人员在其应用程序中使用AI大型语言模型（LLM）以来，Microsoft一直在忙于改进它，发布了有关如何使用它的新指南并发布了5篇文章介绍他的功能。 开发人员可以使用Semantic-kernel （SK） 创建自然语言提示、生成响
每当向他人介绍 Semantic Kernel， 会得到的第一个问题就是 Semantic Kernel 类似于LangChain吗，或者是c# 版本的LangChain吗？ 为了全面而不想重复的回答这个问题，因此我写下这篇文章。在 ChatGPT 之前，构建 集成AI的应用程序的主要分为两个步骤：
微软在Semantic Kernel博客上发布了文章：https://devblogs.microsoft.com/semantic-kernel/announcing-copilot-chat/。 Copilot Chat示例应用程序展示了开发人员如何将AI和LLM智能集成到自己的应用程序中，使开
国内文章 Semantic Kernel 入门系列：📅 Planner 规划器 https://www.cnblogs.com/xbotter/p/semantic_kernel_introduction_planner.html 本文介绍了Semantic Kernel的一个核心能力，即实现目标
前言 最近准备学习一下 Semantic Kernel, OpenAI 的 Api 申请麻烦，所以想通过 One-api 对接一下国内的在线大模型，先熟悉一下 Semantic Kernel 的基本用法,本篇文章重点记录一下OneApi安装配置的过程。 讯飞星火有 3.5 模型的 200w 个人免费
在首席执行官萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）的支持下，微软似乎正在迅速转变为一家以人工智能为中心的公司。最近微软的众多产品线都采用GPT-4加持，从Microsoft 365等商业产品到“新必应”搜索引擎，再到低代码/无代码Power Platform等面向开发的产品，包括软件开发组件P
微软 3月22日 一篇文章“Semantic-kernel 嵌入和记忆：使用聊天UI探索GitHub Repos”[1] ，文章中进行了展示了嵌入，该文章解释了他们如何帮助开发人员提出有关GitHub存储库的问题或使用自然语言查询探索GitHub存储库。与嵌入一起，这是在SK存储器[2]（嵌入集合）
论文链接：Unlocking the Power of Cross-Dimensional Semantic Dependency for Image-Text Matching (ACM MM23) 代码主页：https://github.com/CrossmodalGroup/X-Dim 主要优
前言 上一章节我们了解了一下Semantic Kernnel中Plugins插件的概念以及学习了的 Semantic Kernel 模板插件的创建,本章节我们来学习 Native Plugins 原生函数插件使用。 通过函数定义插件 在之前的章节中我们介绍过在在 Semantic Kernel 中应
key是widget、element和semanticsNode的唯一标识，同一个parent下的所有element的key不能重复，但是在特定条件下可以在不同parent下使用相同的key，比如page1和page2都可以使用ValueKey
本文展示了自然语言处理的下一步发展——模块化推理、知识和语言（ the Modular Reasoning, Knowledge and Language，简称为MRKL）系统以及LangChain和Semantic Kernel的实现。 MRKL 系统包括一个或多个语言模型，并通过外部知识源和符号
国内文章 探索 SK 示例 -- GitHub 存储库中的机器人 https://www.cnblogs.com/shanyou/p/17280627.html 微软 3月22日 一篇文章“Semantic-kernel 嵌入和记忆：使用聊天UI探索GitHub Repos”[1] ，文章中进行了展
d3d12龙书阅读 绘制几何体（上） 课后习题 练习1 完成相应的顶点结构体的输入-布局对象 typedef struct D3D12_INPUT_ELEMENT_DESC { 一个特定字符串 将顶点结构体数组里面的顶点映射到顶点着色器的输入签名 LPCSTR SemanticName; 语义索引
2023年4月25日，微软公布了2023年第一季度财报，营收528亿美元， 微软CEO纳德称，「世界上最先进的AI模型与世界上最通用的用户界面——自然语言——相结合，开创了一个新的计算时代。」该公司有近2500位Azure-OpenAI 服务客户，并称AI已被整合到多种产品中。 微软杀疯了！接入Ch
