
Semantic Kernel:连接AI与代码的智能引擎
pengsheng wang
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6-26Semantic Kernel (SK)是微软推出的一个轻量级、开源软件开发工具包,旨在弥合传统编程与大型语言模型(LLM)之间的鸿沟。它作为一个智能编排层,赋能开发者将AI能力高效集成到现有应用中,从而构建智能、灵活且可扩展的AI驱动解决方案。SK通过其核心概念如Kernel、插件、记忆和规划器,简化了复杂AI应用的开发。
Semantic Kernel核心概念
- 内核 (Kernel):作为SK的“大脑”或容器,负责协调各种AI服务和插件,管理配置,并充当执行引擎。
- 插件 (Plugins/Functions):封装功能的基本单元,包括由Prompt模板构成的语义函数和使用传统编程语言编写的原生函数,用于扩展LLM能力并与外部系统集成。
- 记忆 (Memories) 与向量存储 (Vector Stores):用于管理上下文信息和概念关系,向量存储则存储嵌入,在构建检索增强生成(RAG)方案中扮演重要角色。
- 规划器 (Planners):SK中实现复杂任务自动化的关键,能够根据用户输入和可用插件,动态创建并执行一系列步骤。
学习路径与实践技巧
- 环境搭建与SDK安装:SK支持C#、Python和Java等语言,开发者可通过包管理器(如
pip
或dotnet
)轻松安装SDK。 - 理解核心概念:深入掌握Kernel、Plugin、Memory、Planner等核心概念,这是构建复杂AI应用的基础。
- 掌握插件开发:学习如何创建和使用提示词插件(Semantic Functions)和原生插件(Native Functions),这是扩展AI能力、集成现有业务逻辑的关键。
- 探索记忆与规划器:深入学习如何管理上下文记忆,利用向量存储实现知识检索增强,以及如何使用规划器自动化多步骤任务。
广泛的应用场景
- 智能聊天机器人与会话代理:利用SK构建能够理解用户意图、提供个性化响应的聊天机器人,甚至实现客户服务自动化。
- 内容创作与处理:自动生成文档摘要,创建新闻内容或重写现有内容,作为写作辅助工具。
- 检索增强生成(RAG):SK是构建RAG任务的理想框架,通过集成向量存储,使LLM能够访问和利用外部数据,提供更准确的回答。
- 复杂AI代理的构建:支持构建具有个性化角色、能够通过规划器自动调用插件执行多步骤任务的AI代理,自动化业务流程。
Semantic Kernel优势与未来展望
- 核心优势:轻量级、高度模块化和面向企业级设计,相比其他框架更适合生产级应用,提供更稳定的API和更强的灵活性。
- 多语言与生态集成:支持C#、Python、Java等多种编程语言,并与微软AI模型堆栈和Copilot AI助手紧密集成。
- 持续创新:微软致力于加强SK的AI连接器,以支持更多LLM模型(如Phi、Llama、Mistral、Gemini),并改进记忆连接器。
- 代理框架完善:SK的代理框架将得到进一步完善,与AutoGen等工具进行整合,旨在构建统一、强大的AI代理工具包。