Semantic Kernel (SK)

Semantic Kernel (SK) ist ein Open-Source-SDK, das es Entwicklern ermöglicht, KI-Modelle mit konventionellem Code zu integrieren. Dieses SDK ermöglicht es, Agenten zu erstellen, die Fragen beantworten und Prozesse automatisieren können.

Was ist Semantic Kernel?

Semantic Kernel ist ein SDK, das es ermöglicht, KI-Modelle mit konventionellem Code zu integrieren. Es ermöglicht Entwicklern, ihre bestehenden Codebasen mit KI-Modellen zu verbinden, um Agenten zu erstellen, die Fragen beantworten und Prozesse automatisieren können.

Warum Semantic Kernel verwenden?

Heutige KI-Modelle können leicht Nachrichten und Bilder für Benutzer generieren. Dies ist hilfreich, wenn Sie eine einfache Chat-App erstellen möchten, aber es reicht nicht aus, um vollständig automatisierte KI-Agenten zu erstellen, die Geschäftsprozesse automatisieren und Benutzern ermöglichen, mehr zu erreichen. Dazu benötigen Sie ein Framework, das die Antworten von diesen Modellen nehmen und sie verwenden kann, um Ihren Code aufzurufen.

Mit Semantic Kernel haben wir genau das erreicht. Wir haben ein SDK erstellt, das es ermöglicht, Ihren bestehenden Code leicht zu beschreiben, damit KI-Modelle ihn aufrufen können.

Komponenten von Semantic Kernel

Semantic Kernel besteht aus mehreren Komponenten, die zusammenarbeiten, um eine bessere Erfahrung in Ihrer Anwendung zu bieten. Diese Komponenten sind:

• Kernel: Der Kern von Semantic Kernel, in dem Sie alle Connectoren und Plugins registrieren und konfigurieren können.
• Memories: Eine Komponente, die es ermöglicht, Kontext zu Benutzerfragen bereitzustellen. Dies kann durch Key-Value-Paare, lokale Speicherung oder semantische In-Memory-Suche erreicht werden.
• Planner: Eine Funktion, die einen Benutzerprompt nimmt und einen Ausführungsplan zurückgibt, um die Anfrage auszuführen. Es gibt verschiedene Planner-Typen, wie z.B. den SequentialPlanner, den BasicPlanner, den ActionPlanner und den StepwisePlanner.
• Connectors: Eine Komponente, die als Brücke zwischen verschiedenen Komponenten dient und den Austausch von Informationen zwischen ihnen ermöglicht.
• Plugins: Eine Sammlung von Funktionen, die native oder semantische Funktionen sind, die AI-Diensten und -Anwendungen angeboten werden.

Vorteile von Semantic Kernel

Semantic Kernel bietet viele Vorteile, darunter:

• Einfache Integration von KI-Modellen: Semantic Kernel ermöglicht es, KI-Modelle leicht mit konventionellem Code zu integrieren.
• Erstellung von Agenten: Mit Semantic Kernel können Sie Agenten erstellen, die Fragen beantworten und Prozesse automatisieren können.
• Flexibilität: Semantic Kernel ist sehr flexibel und ermöglicht es, verschiedene KI-Modelle und Connectoren zu verwenden.

Wie kann ich mit Semantic Kernel beginnen?

Um mit Semantic Kernel zu beginnen, können Sie die offizielle Dokumentation lesen und die Beispielanwendungen ausprobieren. Es gibt auch Jupyter-Notebooks für C# und Python, die Ihnen helfen, Semantic Kernel zu verstehen.

Insgesamt ist Semantic Kernel ein leistungsfähiges SDK, das es Entwicklern ermöglicht, KI-Modelle mit konventionellem Code zu integrieren und Agenten zu erstellen, die Fragen beantworten und Prozesse automatisieren können.