Bài viết về tài khoản công khai WeChat Semantic Kernel - Alternative to LangChain? [1], mã mẫu mà nó sử dụng là Python, nhưng anh ấy đã đăng câu hỏi này:

So sánh các ngôn ngữ được hỗ trợ (vì Semantic Kernel được phát triển bằng C# nên hỗ trợ C#) như hình trên. Tôi không biết tại sao Semantic Kernel cần được phát triển trong C#. So với Python và JavaScript, C# được ít người sử dụng hơn.

Semantic Kernel là bản tóm tắt kinh nghiệm của Microsoft trong việc chuyển đổi các sản phẩm hiện có bằng GPT của Microsoft: Bing.com, Office 365, v.v. đều được phát triển bằng C#. Việc phát triển Semantic Kernel bằng C# là điều đương nhiên. Các hệ thống được xây dựng bằng các ngôn ngữ được gõ mạnh như C# và Java. Không có nhiều hệ thống thương mại được xây dựng bằng các ngôn ngữ được gõ yếu như Python. Với sự phổ biến của ChatGPT, Rapid-tuning đã trở thành công nghệ sản xuất phổ biến nhất trong thời đại Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện nay, khiến nhiều người dường như có khả năng lập trình chỉ sau một đêm. Trong bối cảnh đó, Microsoft đã cho ra mắt Semantic Kernel, một framework lập trình nguồn mở kết hợp LLM và công nghệ lập trình truyền thống, nhằm đáp ứng tốt hơn nhu cầu phát triển ứng dụng. SK sẽ có mã nguồn mở vào khoảng cuối tháng 3 năm 2023. Nó đã có mã nguồn mở được hơn 6 tháng, muộn hơn 4 tháng so với LangChain. Trên thực tế, thời gian phát triển nội bộ của SK tại Microsoft sớm hơn Langchain rất nhiều. Đây cũng là lợi thế của SK. Kiến trúc và chất lượng mã đã được cải thiện và các thông số kỹ thuật phát triển trình cắm thêm hợp lý hơn đã được xây dựng. Phiên bản 1.0 sẽ sớm được phát hành.

Mô tả của bài viết về hỗ trợ mô hình lớn cũng sai:

Semantic Kernel chỉ hỗ trợ các mô hình trên OpenAI, Azure OpenAI và HuggingFace, trong khi LangChain hỗ trợ nhiều mô hình khác.

Hạt nhân ngữ nghĩa không chỉ hỗ trợ các mô hình trên OpenAI, Azure OpenAI và HuggingFace, nó có thể hỗ trợ bất kỳ LLM nào. Cộng đồng đã khiến nhiều thư viện hỗ trợ, chẳng hạn như llama2, Wen Xinyiyan, Tongqianwen, v.v. không được tích hợp vào kho SK. có cái riêng của họ. Để bảo trì, vui lòng xem tài nguyên hạt nhân ngữ nghĩa mà tôi đã biên soạn: https://github.com/geffzhang/awesome-semantickernel[2]:

• semantic-kernel-LLamaSharp sử dụng LLamaSharp để triển khai các giao diện Hoàn thành và Nhúng của hạt nhân ngữ nghĩa 。

• ngữ nghĩa-kernel-ERNIE-Bot: Tích hợp hạt nhân ngữ nghĩa Wen Xin Qianfan.

• Hạt nhân ngữ nghĩa DashScope.net tích hợp SDK dịch vụ mô hình Lingji của Aliyun DashScope và SDK Tongyi Qianwen.

Hạt nhân ngữ nghĩa khuyến khích hỗ trợ cho các mô hình lớn được duy trì độc lập dưới dạng các phần bổ trợ riêng biệt để nâng cao tính mô đun hóa và khả năng bảo trì của SK: https://github.com/microsoft/semantic-kernel/blob/main/CONTRIBUTING.md#adding-plugins-and -kết nối bộ nhớ [3].

Phần mô tả của bài viết khi so sánh Planner và Langchain Agent cũng chỉ trích Semantic Kernel:

Hiện tại, Semantic Kernel chỉ có một số Planner, tương đối ít so với LangChain, nhưng chúng đủ cho các kịch bản ứng dụng chung.

Hạt nhân ngữ nghĩa cũng có DSL dựa trên YAML để xác định và thực thi các phần mở rộng của bộ điều phối quy trình công việc phức tạp, mang lại sự linh hoạt và hỗ trợ cho các kỹ năng phổ biến, bao gồm các chức năng ngữ nghĩa, các chức năng gốc và các kỹ năng yêu cầu tương tác trò chuyện, theo cách tương tác dễ sử dụng hơn. .

Semantic Kernel thể hiện sự khám phá của Microsoft trong lĩnh vực phát triển ứng dụng AI. Các chức năng của nó tương tự như LangChain, nhưng Semantic Kernel được tạo ra cho các nhà phát triển ứng dụng. Hạt nhân ngữ nghĩa giúp dễ dàng xây dựng các bộ điều phối AI dành cho doanh nghiệp, vốn là trung tâm của Copilot Stack[4]. Các ví dụ về tài liệu và mã rõ ràng của Semantic Kernel giúp các nhà phát triển ứng dụng dễ dàng hiểu và tích hợp Semantic Kernel vào các ứng dụng của họ.

Semantic Kernel cũng hỗ trợ các tính năng mà các kỹ sư ML và nhà khoa học dữ liệu sẽ yêu thích.

• Xâu chuỗi các chức năng lại với nhau[5]
• Các thí nghiệm đã được thực hiện bằng Jupyter Notebook [6]. (Lưu ý: Bạn có thể sử dụng sổ ghi chép cho Python và C#. Đối với C#, hãy sử dụng Sổ ghi chép đa ngôn ngữ [7]).

Các liên kết liên quan:

• [1] Hạt nhân ngữ nghĩa - Thay thế cho LangChain?: https://mp.weixin.qq.com/s/moudjNN924zpcW7hcdWmdA
• [2] Tài nguyên hạt nhân ngữ nghĩa: https://github.com/geffzhang/awesome-semantickernel
• [3] Hướng dẫn đóng góp hạt nhân ngữ nghĩa: https://github.com/microsoft/semantic-kernel/blob/main/CONTRIBUTING.md#adding-plugins-and-memory-connectors
• [4] Trung tâm của Copilot Stack: https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/overview/#semantic-kernel-is-at-the-center-of-the-copilot-stack
• [5] Xâu chuỗi các hàm lại với nhau: https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/ai-orchestration/chaining-functions?tabs=Csharp
• [6]Sổ tay Jupyter: https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/get-started/quick-start-guide/?tabs=Csharp
• [7] Sổ tay đa ngôn ngữ: https://devblogs.microsoft.com/dotnet/polyglot-notebooks-december-2022-release/

Cuối cùng, bài viết này nói về bài viết "SemanticKernel--A replacement for LangChain?" Đến đây là kết thúc bài viết thảo luận về các lỗi và câu hỏi của "SemanticKernel--LangChain?" Nếu bạn muốn biết thêm về bài viết "SemanticKernel--A replacement for LangChain? "Xin vui lòng tìm kiếm các bài viết về CFSDN hoặc tiếp tục duyệt các bài viết liên quan để thảo luận về lỗi và thắc mắc. Mong các bạn sẽ ủng hộ blog của tôi trong tương lai! .