Schillace 定律 背后的 Sam Schillace

微软semantic-kernel(SK)团队发布了一篇博客文章:Early Lessons From GPT-4: The Schillace Laws[1] ,微软的CVP , Deputy CTO Sam Schillace 根据他在GPT-4方面的经验制定了使用LLM创建软件的九项原则,称之

使用 Semantic Kernel 实现 Microsoft 365 Copilot 架构

3月16日,微软发布了微软365 Copilot[1]。 Microsoft 365 Copilot 将您现有的 Word、Excel、PowerPoint、Outlook 和 Teams 与大型语言模型 (LLM) 的强大功能以及来自 Microsoft Graph 和 Microsoft 365

文章《Semantic Kernel -- LangChain 的替代品?》的错误和疑问 探讨

微信公众号文章 Semantic Kernel —— LangChain 的替代品?[1] ,它使用的示例代码是Python ,他却发了这么一个疑问:支持的语言对比(因为 Semantic Kernel 是用 C#开发的,所以它对 C#比较支持)如上所示。不清楚 Semantic Kernel 为什

深入探讨Function Calling:在Semantic Kernel中的应用实践

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

微软博客上几篇 Semantic-kernel (SK)文章

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

LangChain vs Semantic Kernel

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:

Copilot Chat示例应用程序

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

.NET周报 【4月第3期 2023-04-15】

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

一键接入大模型:One-Api本地安装配置实操

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

微软开源了一个 助力开发LLM 加持的应用的 工具包 semantic-kernel

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

探索 SK 示例 -- GitHub 存储库中的机器人

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)

探索Native Plugins:开启大模型的技能之门

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

使用 MRKL 系统跨越神经符号鸿沟

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

.NET周报 【4月第1期 2023-04-02】

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