如何充分利用OpenAI的API,以創建更為智能和多元化的AI應用。其中一個關鍵是Prompt,提示工程是一種獨特的技術,透過精心設計和優化OpenAI的輸入與輸出,使AI更能準確地理解並回答人類的問題,進而使LLM模型能生成更好的回應。而語義核心則是一種開源的SDK,它讓開發者能夠使用常見的程式語言,如Python或C#,來整合OpenAI以及其他AI服務,例如Azure OpenAI和Hugging Face。更進一步地,開發者可以透過插件和記憶體來擴展AI的技能和靈活性,是一個以面向開發者為主的SDK,適合運用在較複雜的LLM模型整合性應用場景。
前言 到目前為所寫的Native Function都是只有一個參數的,但現實場景中多個參數的運用是很常見的需求,本篇內容就來介紹如何建立與使用多參數的Nativ...
前言 Semantic Kernel做為一個SDK,除了提供一個標準化的開發模式之外,也針對一些常用功能提供內建已標準化的Plugins,這些Plugins稱為...
前言 在連續談了幾篇有關Plugins的使用之後,本篇要暫時脫離Plugins,進入下一個Semantic Kernel組成,稱為Connector連接器。...
前言 本篇來談談最多人關心的如何在ChatGPT模型中引用企業私有知識庫,目前最常見的做法不外乎是微調(fine-tuning)或embeddings的使用。本...
前言 本篇要來介紹在Semantic Kernel裡,如果要依序執行多個semantic function並且共享上下文,該如何進行?這樣的需求會滿常見的,舉例...
前言 一如先前所提,本週迎來Semantic Kernel v1.0.0 Beta1,做為v1.0.0的暖身,當然從preview到v1.0.0不意外的有些破壞...
前言 前面的文章陸續介紹了Semantic Kernel的核心組成,kernel、plugins、connector、Memory,接下來本篇要來介紹最後一個組...
前言 Semantic Kernel 提供給了我們一個開發LLM應用的pattern,經過前面的文章內容可以發現到本質上的關鍵還是Prompt,然而,在實際開發...
前言 有使用過OpenAI或Azure OpenAI平台的開發者,對於Chat Completions API應該不陌生,Chat Completions AP...
前言 前一篇提到 Semantic Kernel對於OpenAI Chat Completions封裝了一些方法,可以幫助開發人員快速的使用以對話為模式的Cha...