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

微软,开源,一个,助力,开发,llm,加持,应用,工具包,semantic,kernel · 浏览次数 : 2486

小编点评

**微软正在迅速转变为一家以人工智能为中心的公司,并已开源了用于开发语言模型的内部孵化项目。** **一些主要举措:** * **Power Apps:**利用 GPT-4 等语言模型,提供实时聊天、数据分析、代码生成等功能。 * **“新必应”搜索引擎:**使用 GPT-4 对搜索结果进行排名和排序。 * **Power Platform:**提供无代码/低代码的开发工具,可轻松构建各种 AI 应用程序。 **语言模型的集成:** * **语义内核 (SK):**是一个轻量级软件开发工具包,可将 LLM 嵌入到现有应用程序中。 * **提示模板:**提供抽象函数模板,使开发人员可以快速设计语义函数。 * **函数链:**允许开发人员将多个功能链 together。 **其他相关技术:** * **Azure Functions 核心工具:**用于将内核作为本地 API 运行。 * **OpenAI API:**提供各种 AI 服务,可用于应用程序的开发。 * **Azure OpenAI 服务密钥:**用于授权 OpenAI API。

正文

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Power Apps[1]。

非常重要的一点是这些产品都是使用.NET 构建的, 这些项目可以快速的使用LLM 加持,我们写程序的同学肯定都会想微软是怎么做的,正好微软在3月17日在发布了一篇博客文章: [Hello, Semantic Kernel!](https://devblogs.microsoft.com/semantic-kernel/hello-world/)[2], 在这篇文章中微软已经开源了一个内部孵化项目,Github的仓库:https://github.com/microsoft/semantic-kernel [3],该项目可以帮助开发人员快速轻松地将尖端的人工智能模型集成到他们的应用程序中。这使您能够在应用中构建新体验,从而为用户带来无与伦比的工作效率:例如总结冗长的聊天交流,标记通过Microsoft Graph添加到待办事项列表中的重要“下一步”,或者计划一个完整的假期,而不仅仅是预订飞机上的座位。

语义内核(简称SK)是一种创新的轻量级软件开发工具包(SDK),旨在将人工智能(AI)大型语言模型(LLM)与传统编程语言集成。借助 SK,开发人员可以轻松地为其应用程序注入复杂的技能,例如提示链接、摘要、递归推理、基于嵌入的内存等。SK 支持提示模板[4]、函数链、矢量化内存[5]和开箱即用的智能规划[6]功能。

SK旨在支持和封装来自最新 AI 研究的多种设计模式,以便开发人员可以为他们的应用程序注入复杂的技能[7],如提示[7]链接、递归推理、总结、zero/few-shot 学习、上下文记忆、长期记忆、嵌入[8]、语义索引、 规划,以及访问外部知识库以及您自己的数据。

image

SK最初的目标是 C#开发人员,但也为数据科学家的最爱的 Python提供了预览支持,而微软也根据从社区反馈中学到的内容,正在考虑支持[9]其他语言,包括自己的TypeScript。

微软将SK的主要优势列为:

  • 快速集成:SK旨在嵌入任何类型的应用程序中,使您可以轻松测试和运行LLM AI。
  • 扩展:借助 SK,您可以连接外部数据源和服务,使其应用程序能够将自然语言处理与实时信息结合使用。
  • 更好的提示:SK的模板化提示可让您使用有用的抽象和机制快速设计语义函数,以释放LLM AI的潜力。
  • 新奇但熟悉:传统编程语言代码始终可供您作为一流的合作伙伴,帮助您快速完成工程设计,可以两全其美。

为了帮助开发人员入门,微软提供了一个免费的LinkedIn学习课程[10]。它的描述是:“人工智能的未来终于来了,它改变了软件开发人员的游戏规则。探索语义内核 (SK) 的可能性,这是 AI 驱动的开发的新面孔,封装在轻量级、易于使用的多层软件开发工具包中。使用SK快速启动和运行,SK是Microsoft AI生态系统的最新成员,使开发人员能够轻松地将LLM AI功能集成到他们的应用程序中。

Technical perspective of what's happening

 

除了LinkedIn学习课程之外,Microsoft 还解释了开发人员如何克隆存储库并尝试以下示例:

  • 简单的聊天摘要[11]:使用现成的技能,并轻松地将这些技能应用到你的应用中。
  • 图书创作者[12]:使用规划师解构复杂的目标,并在应用中设想使用规划师。
  • 身份验证和 API[13]:使用基本连接器模式进行身份验证并连接到 API,并设想将外部数据集成到应用的 LLM AI 中。
  • Github仓库问答[14]:使用嵌入和内存来存储最近的数据,并允许您对其进行查询。

 

在运行示例和笔记本之前,您可能需要满足一些软件要求:

  1. Azure Functions 核心工具[15],用于将内核作为本地 API 运行,这是 Web 应用所需的。
  2. 需要OpenAI API[16] 密钥或 Azure OpenAI 服务密钥[17]才能开始使用。
  3. 用于安装 Web 应用的依赖项的Yarn[18]。
  4. SK 支持 .NET Standard 2.1,建议使用 .NET 6+。但是,仓库中的某些示例需要 .NET 7[19] 和 VS Code Polyglot 扩展[20]才能运行笔记本

 

SK 入门

下面是如何从 C# 控制台应用使用语义内核的快速示例,这里我们使用VS Code Polyglot 来做

image

image

 

相关链接:

  • [1]Power Apps:https://powerapps.microsoft.com/zh-cn/ 
  • [2] Hello, Semantic Kernel!: https://devblogs.microsoft.com/semantic-kernel/hello-world/
  • [3] Github的仓库:https://github.com/microsoft/semantic-kernel
  • [4]提示模板: https://github.com/microsoft/semantic-kernel/blob/main/docs/PROMPT_TEMPLATE_LANGUAGE.md 
  • [5] 矢量化内存: https://github.com/microsoft/semantic-kernel/blob/main/docs/EMBEDDINGS.md 
  • [6] 智能规划 https://github.com/microsoft/semantic-kernel/blob/main/docs/PLANNER.md 
  • [7] 技能: https://github.com/microsoft/semantic-kernel/blob/main/docs/SKILLS.md 
  • [8] 嵌入: https://github.com/microsoft/semantic-kernel/blob/main/docs/EMBEDDINGS.md 
  • [9] 支持其他语言: https://aka.ms/sk/python
  • [10] LinkedIn学习课程 https://www.linkedin.com/learning/introducing-semantic-kernel-building-ai-based-apps/introducing-semantic-kernel
  • [11] 简单的聊天摘要 https://github.com/microsoft/semantic-kernel/blob/main/samples/apps/chat-summary-webapp-react/README.md
  • [12] 图书创作者 https://github.com/microsoft/semantic-kernel/blob/main/samples/apps/book-creator-webapp-react/README.md
  • [13] 身份验证和 API https://github.com/microsoft/semantic-kernel/blob/main/samples/apps/auth-api-webapp-react/README.md
  • [14] Github仓库问答 https://github.com/microsoft/semantic-kernel/blob/main/samples/apps/github-qna-webapp-react/README.md
  • [15] Azure Functions 核心工具 https://learn.microsoft.com/azure/azure-functions/functions-run-local 
  • [16] OpenAI API https://openai.com/api/
  • [17] Azure OpenAI 服务密钥 https://learn.microsoft.com/azure/cognitive-services/openai/quickstart?pivots=rest-api
  • [18] Yarn https://yarnpkg.com/getting-started/install
  • [19] .NET 7 https://dotnet.microsoft.com/download
  • [20] Polyglot 扩展 https://www.cnblogs.com/shanyou/p/17247652.html

与微软开源了一个 助力开发LLM 加持的应用的 工具包 semantic-kernel相似的内容:

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

成为钢铁侠!只需一块RTX3090,微软开源贾维斯(J.A.R.V.I.S.)人工智能AI助理系统

梦想照进现实,微软果然不愧是微软,开源了贾维斯(J.A.R.V.I.S.)人工智能助理系统,贾维斯(jarvis)全称为Just A Rather Very Intelligent System(只是一个相当聪明的人工智能系统),它可以帮助钢铁侠托尼斯塔克完成各种任务和挑战,包括控制和管理托尼的机甲装备,提供实时情报和数据分析,帮助托尼做出决策等等。 如今,我们也可以拥有自己的贾维斯人工智能助理

ChatTTS,语气韵律媲美真人的开源TTS模型,文字转语音界的新魁首,对标微软Azure-tts

前两天 2noise 团队开源了ChatTTS项目,并且释出了相关的音色模型权重,效果确实非常惊艳,让人一听难忘,即使摆在微软的商业级项目Azure-tts面前,也是毫不逊色的。 ChatTTS是专门为对话场景设计的文本转语音模型,例如大语言助手对话任务。它支持英文和中文两种语言。最大的模型使...

后浪搞的在线版 Windows 12「GitHub 热点速览」

本周比较火的莫过于 3 位初中生开源的 Windows 12 网页版,虽然项目完成度不如在线版的 Windows 11,但是不妨一看。除了后生可畏的 win12 之外,开源不到一周的 open-interpreter 表现也很抢眼,一个在终端就能使唤的 AI 助手获得了 15k+ star。 还有深

过年必备!亲戚计算器「GitHub 热点速览 v.23.02」

过完这周大家就要开始为期 7 天的春节长假了,当然有些 HG 小伙伴拥有了 10+ 天的长假就低调点不要告诉他人,以免招人妒忌。春节必经的事情可能就是走亲戚了,所以本周特推选取了一个研究亲戚关系的资深项目,助你不用母上大人开口就能叫出这位不知名的亲戚是你的谁。 回到本周的 GitHub 趋势,新上线

玫瑰花变蚊子血,自动化无痕浏览器对比测试,新贵PlayWright Vs 老牌Selenium,基于Python3.10

也许每一个男子全都有过这样的两个女人,至少两个。娶了红玫瑰,久而久之,红的变了墙上的一抹蚊子血,白的还是床前明月光;娶了白玫瑰,白的便是衣服上沾的一粒饭黏子,红的却是心口上一颗朱砂痣。--张爱玲《红玫瑰与白玫瑰》 Selenium一直都是Python开源自动化浏览器工具的王者,但这两年微软开源的Pl

性能的极致,Rust的加持,Zed-Dev编辑器快速搭建Python3.10开发环境

快就一个字,甚至比以快著称于世的Sublime 4编辑器都快,这就是Zed.dev编辑器。其底层由 Rust 编写,比基于Electron技术微软开源的编辑器VSCode快一倍有余,性能上无出其右,同时支持多人编辑代码。 安装和配置Zed.dev Zed.dev编辑器还在灰度测试阶段,暂时只释出了M

Semantic Kernel(语义内核)秋季路线图

Semantic Kernel 是一个开源的 SDK,它允许开发人员将大型语言模型(LLM)与传统的编程语言进行混合使用。 微软Semantic Kernel团队 在博客上正式公布了Semantic Kernel 项目秋季发展路线图[1]。这家公司的设计和AI副总裁John Maeda在官方博客中写

微软面向企业的Private ChatGPT 参考应用 Chat Copilot

这两天你可能看过这篇文章:微软面向企业的Private ChatGPT 开源!超详细安装流程反馈![1], 这篇文章顶多就是一个Azure OpenAI 服务的简单Demo, 就连插件机制都没有,这也是促使我写这篇文章的因素之一。 微软在Build 大会上宣布了Copilot Stack,Copil

微软开源 MS-DOS「GitHub 热点速览」

上周又是被「大模型」霸榜的一周,各种 AI、LLM、ChatGPT、Sora、RAG 的开源项目在 GitHub 上“争相斗艳”。这不 Meta 刚开源 Llama 3 没几天,苹果紧跟着就开源了手机端大模型:CoreNet。 GitHub 地址:github.com/apple/corenet 开