鐵人檔案
去年開始持續關注Semantic Kernel 這個的框架，經過了一年如同生成式AI一樣，Semantic Kernel 持續快速的進行版本演化，因此這一次再度以Semantic Kernel 為主軸，在這30天的技術寫作挑戰中，以目前最新版的Semantic Kernel進行探索生成式應用，將逐步介紹如何使用 Semantic Kernel 實現 AI 模型的調用與管理，展示生成式應用開發的流程，並結合範例說明。
該選擇 API 還是框架呢？ 第1天先來輕鬆聊聊。 在生成式 AI 應用的開發過程中，我們可能會面臨一個關鍵的選擇：應該選擇直接使用 API （例如OpenAI...
在開始使用Semantic Kernel之前，我們先針對 Semantic Kernel 做個概觀以理解這個框架的核心組成，會有助於後續文章的閱讀。 支援...
上一篇概述了 Semantic Kernel 的核心組成，本篇將更深入探討 Kernel 的使用，並透過一個入門範例來展示如何進行設定與操作。本範例著重於展示一...
在上一篇文章，使用一個入門範例示範如何建立 Kernel 以及與 LLMs 進行對話，在那個範例裡並沒有涉及到使用 OpenAI GPT 模型常用的 Syste...
生成式 AI 的強大，相信大家都已經認同。然而，即使是生成式 AI，其模型依然依賴機器學習的預訓練。因此，在不依賴外部資訊的情況下，所有的回應都是基於過去訓練資...
上一篇文章初體驗 Plugin 的具體功用，範例中使用了 C# 程式語言來撰寫處理日期與時間的 Plugin，並透過 Semantic Kernel 與 LLM...
在本篇開始之前，讓我再一次說明 Plugin 與 Function 的關係性，這也是初次接觸 Semantic Kernel 的開發者容易混淆的地方，簡單來說...
開發者們應該都了解，Prompt 是啟動生成式 AI 的關鍵。Prompt 的品質好壞，直接影響生成結果是否符合預期。因此，在開發生成式應用時，常會需要設計 P...
在前面幾篇的範例中，除了使用 ChatCompletionService 搭配 ChatHistory 建立具有短期記憶對話歷史記錄的呼叫之外，另一個呼叫方式就...
過去想要 LLMs 生成 json 格式的回應內容，只能從 Prompt 要求 LLMs 回應 json 格式，但是如果只是用文字描述，基於 LLMs 的隨機生...
