AI全栈大模型工程师(十九)Semantic Kernel

Semantic Kernel

先比较下 Semantic Kernel 和 LangChain。

	Semantic Kernel	LangChain
出品公司	微软	LangChain AI
支持语言	Python、C#、Java、TypeScript	Python、TypeScript
开源协议	MIT	MIT
被应用在	Microsoft 365 Copilot、Bing	1.5w+ 开源项目

当下，LangChain 更强。但 Semantic Kernel 可能更有未来，因为：

1. 不要怀疑微软要做 AI 霸主的决心
2. 不要轻视微软的架构和工程能力
3. 以及，钞能力

但微软的非中立性，可能带来问题。

SK 的开发进展

1. C# 版最成熟：https://github.com/microsoft/semantic-kernel
2. Python 版也可用，但正在重构：https://github.com/microsoft/semantic-kernel
3. Java 版实验阶段：https://github.com/microsoft/semantic-kernel/tree/experimental-java
4. TypeScript 版……：https://github.com/microsoft/semantic-kernel/tree/experimental-typescript
5. 文档写得特别好，但追不上代码更新速度：
   • 更多讲解：https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/overview/
   • 更偏实操：https://github.com/microsoft/semantic-kernel/blob/main/samples/notebooks/python/00-getting-started.ipynb

这里可以了解最新进展：https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/get-started/supported-languages

不同语言之间的概念都是相通的。本课程以 Python 版为例。

SK 的生态位

与 LangChain 完全重叠。

解释：

• Plugin extensibility: 插件扩展
• Copilots: AI 助手（副驾驶），例如 GitHub Copilot、Office 365 Copilot、Windows Copilot
• AI orchestration: AI 编排，SK 就在这里
• Foundation models: 基础大模型，例如 GPT-4
• AI infrastructure: AI 基础设施，例如 PyTorch、GPU

SK 基础架构

解释：

• Models and Memory: 和 LangChain 的概念相同，类比为大脑
• Connectors: 用来连接各种外部服务，类似驱动程序
• Plugins: 用来连接内部技能
• Triggers and actions: 外部系统的触发器和动作，类比为四肢

Semantic Kernel 用 Kernel 命名，是因为它确实像个操作系统 kernel，做核心资源调配，各种资源都可以挂在它上。

后记

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📢本文由 Maynor 原创，首发于 CSDN博客🙉
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