文章《Semantic Kernel —— LangChain 的替代品?》的错误和疑问 探讨
微信公众号文章 Semantic Kernel —— LangChain 的替代品?[1] ,它使用的示例代码是Python ,他却发了这么一个疑问:
支持的语言对比(因为 Semantic Kernel 是用 C#开发的,所以它对 C#比较支持)如上所示。不清楚 Semantic Kernel 为什么要用 C#来开发,C#相比 Python 和 JavaScript 来说使用的人会少很多。
Semantic Kernel是微软在实践GPT 改造现有产品的过程中经验的总结,微软的产品: Bing.com , Office 365 等都是使用C# 开发的, Semantic Kernel 采用C#来开发就很自然了,大量的商业系统是使用C#、Java这样的强类型语言构建的,采用Python这样的弱类型语言构建商业系统并不多。随着ChatGPT的火爆,Prompt-tuning已经成为当前大语言模型(Large Lanugage Model,LLM)时代最流行的生产技术,使得很多人一夜之间似乎有了编程的能力。微软在这个背景下推出的一个结合LLM与传统编程技术的开源的编程框架Semantic Kernel更加切合应用开发的需求。SK 大约 是在 2023 年 3 月下旬开源,大约开源6个多月,比 LangChain 晚开源了4个月 ,其实SK 在微软内部的开发时间上要比Langchain 早的多,这也正是SK 的优良的架构和代码质量,同时制定了更为合理的插件开发规范,马上就要发布1.0 版本了。
文章在大模型支持的描述也是错误的:
Semantic Kernel 只支持 OpenAI,Azure OpenAI,HuggingFace 上的模型,而 LangChain 支持的模型要多得多。
Semantic kernel 不仅支持OpenAI, Azure OpenAI,HuggingFace上的模型, 它可以支持任何LLM, 社区已经做了很多的支持库,例如llama2、文心一言、通一千问等,具体可看我整理的Semantic kernel资源:https://github.com/geffzhang/awesome-semantickernel[2]:
semantic-kernel-LLamaSharp use LLamaSharp to implement the Completion and Embedding interfaces of the semantic kernel
semantic-kernel-ERNIE-Bot: Semantic Kernel 集成文心千帆
DashScope.net Semantic Kernel 集成 Aliyun DashScope灵积模型服务 SDK,通义千问SDK
Semantic kernel 鼓励对大模型的支持作为单独插件独立维护,增强SK 模块化和 可维护性: https://github.com/microsoft/semantic-kernel/blob/main/CONTRIBUTING.md#adding-plugins-and-memory-connectors[3]。
文章在对比Planner 和 Langchain Agent 时候的描述也是对Semantic Kernel有所微词:
目前 Semantic Kernel 就只有几种 Planner,对比 LangChain 还是比较少的,但一般的应用场景也足够用了。
Semantic kernel 还有一个基于 YAML 的 DSL 定义和执行复杂工作流的流业务流程协调程序扩展,提供灵活性,支持通用技能,包括语义函数、原生函数和需要聊天交互的技能,以更易于使用的方式进行交互。
Semantic Kernel 代表了微软在 AI 应用开发领域的探索,其功能和 LangChain 有所相似,但Semantic Kernel 是为应用开发开发人员创建的。Semantic Kernel 使构建企业AI编排器变得容易,这是Copilot Stack的中心[4]。Semantic Kernel的清晰文档和代码示例让应用程序开发人员容易理解,很容易就可以将Semantic Kernel 集成到应用程序中。
Semantic Kernel 还支持 ML 工程师和数据科学家喜爱的功能。
- 将函数链接在一起[5]
- 使用 Jupyter 笔记本[6]进行实验。 (注意:您可以使用适用于 Python 和 C# 的笔记本。对于 C#,请使用多语言笔记本[7])。
相关链接:
- [1]Semantic Kernel —— LangChain 的替代品?: https://mp.weixin.qq.com/s/moudjNN924zpcW7hcdWmdA
- [2]Semantic kernel资源:https://github.com/geffzhang/awesome-semantickernel
- [3]Semantic Kernel 贡献指南 :https://github.com/microsoft/semantic-kernel/blob/main/CONTRIBUTING.md#adding-plugins-and-memory-connectors
- [4]Copilot Stack的中心: https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/overview/#semantic-kernel-is-at-the-center-of-the-copilot-stack
- [5]将函数链接在一起: https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/ai-orchestration/chaining-functions?tabs=Csharp
- [6]Jupyter 笔记本: https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/get-started/quick-start-guide/?tabs=Csharp
- [7]多语言笔记本: https://devblogs.microsoft.com/dotnet/polyglot-notebooks-december-2022-release/
文章《Semantic Kernel —— LangChain 的替代品?》的错误和疑问 探讨的更多相关文章
- LangChain vs Semantic Kernel
每当向他人介绍 Semantic Kernel, 会得到的第一个问题就是 Semantic Kernel 类似于LangChain吗,或者是c# 版本的LangChain吗? 为了全面而不想重复的回答 ...
- Semantic Kernel 知多少 | 开启面向AI编程新篇章
引言 在ChatGPT 火热的当下, 即使没有上手亲自体验,想必也对ChatGPT的强大略有耳闻.当一些人在对ChatGPT犹犹豫豫之时,一些敏锐的企业主和开发者们已经急不可耐的开展基于ChatGPT ...
- Semantic Kernel 入门系列:🛸LLM降临的时代
不论你是否关心,不可否认,AGI的时代即将到来了. 在这个突如其来的时代中,OpenAI的ChatGPT无疑处于浪潮之巅.而在ChatGPT背后,我们不能忽视的是LLM(Large Language ...
- Semantic Kernel 入门系列:📅 Planner 计划管理
Semantic Kernel 的一个核心能力就是实现"目标导向"的AI应用. 目标导向 "目标导向"听起来是一个比较高大的词,但是却是实际生活中我们处理问题的 ...
- Semantic Kernel 入门系列:🪄LLM的魔法
ChatGPT 只是LLM 的小试牛刀,让人类能够看到的是机器智能对于语言系统的理解和掌握. 如果只是用来闲聊,而且只不过是将OpenAI的接口封装一下,那么市面上所有的ChatGPT的换皮应用都差不 ...
- Semantic Kernel 入门系列:🔥Kernel 内核和🧂Skills 技能
理解了LLM的作用之后,如何才能构造出与LLM相结合的应用程序呢? 首先我们需要把LLM AI的能力和原生代码的能力区分开来,在Semantic Kernel(以下简称SK),LLM的能力称为 sem ...
- Semantic Kernel 入门系列:💬Semantic Function
如果把提示词也算作一种代码的话,那么语义技能所带来的将会是全新编程方式,自然语言编程. 通常情况下一段prompt就可以构成一个Semantic Function,如此这般简单,如果我们提前可以组织好 ...
- Semantic Kernel 入门系列:💾Native Function
语义的归语义,语法的归语法. 基础定义 最基本的Native Function定义只需要在方法上添加 SKFunction 的特性即可. using Microsoft.SemanticKernel. ...
- Semantic Kernel 入门系列:🥑突破提示词的限制
无尽的上下文 LLM的语言理解和掌握能力在知识内容的解读和总结方面提供了强大的能力. 但是由于训练数据本身来自于公共领域,也就注定了无法在一些小众或者私有的领域能够足够的好的应答. 因此如何给LLM ...
- Semantic Kernel 入门系列:🥑Memory内存
了解的运作原理之后,就可以开始使用Semantic Kernel来制作应用了. Semantic Kernel将embedding的功能封装到了Memory中,用来存储上下文信息,就好像电脑的内存一样 ...
随机推荐
- 【保姆级教学】抓包工具Wireshark使用教程
wireshark介绍 今天讲一下另一款底层抓包软件,之前写过两篇抓包软件 分别是 fiddler抓包[https://www.cnblogs.com/zichliang/p/16067941.htm ...
- 【.NET深呼吸】将XAML放到WPF程序之外
上一篇水文中,老周说了一下纯代码编写 WPF 的大概过程.不过,还是不够的,本篇水文中咱们还要更进一步. XAML 文件默认是作为资源打包进程序中的,而纯代码编写又导致一些常改动的东西变成硬编码了.为 ...
- 利用生成式预训练Transformer实现文本分类和命名实体识别
目录 1. 引言 2. 技术原理及概念 2.1 基本概念解释 2.2 技术原理介绍 3. 实现步骤与流程 3.1 准备工作:环境配置与依赖安装 3.2 核心模块实现 3.3 集成与测试 4. 应用示例 ...
- .NETCore项目在Windows下构建Docker镜像并本地导出分发到CentOS系统下
在Windows下使用Docker,我们选择Docker Desktop这个软件,非常方便. Docker Desktop介绍及安装 Docker Desktop是适用于Mac.Linux或Windo ...
- SQL ERVER 表转化为C#实体(SQL 代码)
本文推出SqlServer表转化为实体的sql代码 在VS中有可以自带生成实体类的快捷操作,但是生成的代码比较杂乱,很多东西都是不需要的,一个一个去敲又很浪费时间,关键太无聊了 在闲暇之余写一份代码供 ...
- vue报错解决Duplicate keys detected: ‘[object Object]’
最近在做vue项目时遇到了报错 Duplicate keys detected: '[object Object]'. This may cause an update error. 由于这个 ...
- 使用npm下载vue
一.安装npm 1. 安装node.js npm(Node Package Manager): node.js下的包管理器 前往node.js官网下载并安装工具,nodejs安装完毕后自动会安装npm ...
- 运维自动化工具--Ansible
运维自动化工具Ansible 1. ansible安装 rocky安装 需要先安装 enel源 # yum install -y epel-release 然后再安装ansible # yum ins ...
- 【Dotnet 工具箱】推荐一个使用 C# 开发的轻量级压测工具
你好,这里是 Dotnet 工具箱,定期分享 Dotnet 有趣,实用的工具和组件,希望对您有用! 轻量级压测工具 LoadTestToolbox 是一个使用 C# 开发的轻量级压测工具,基于 .NE ...
- Oracle备份与还原(实用版)
Oracle备份与还原 EXP和IMP是客户端工具程序,它们既可以在客户端使用,也可以在服务端使用. EXPDP和IMPDP是服务端的工具程序,他们只能在ORACLE服务端使用,不能在客户端使用. I ...