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ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;margin: 1.5em 8px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">人工智能 (AI) 正以前所未有的速度改变着我们的世界。从智能助手到自动驾驶汽车，AI 正在渗透到我们生活的方方面面。而对于开发者来说，如何快速构建出功能强大、性能卓越的 AI 应用成为了一个重要的课题。ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;margin: 1.5em 8px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">LangChain 作为一款备受欢迎的 AI 应用开发框架，凭借其丰富的预制组件和易用性，吸引了众多开发者的目光。然而，AI 领域的发展日新月异，微软开源的 Semantic Kernel 框架横空出世，以其独特的优势和强大的功能，为开发者带来了全新的选择，或将成为 LangChain 的有力竞争者。ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;margin: 1.5em 8px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">本文将深入探讨 Semantic Kernel 的特点、优势以及与 LangChain 的比较，帮助开发者选择最适合自己的 AI 应用开发框架。ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 1.2em;font-weight: bold;display: table;margin: 4em auto 2em;padding-right: 0.2em;padding-left: 0.2em;background: rgb(15, 76, 129);color: rgb(255, 255, 255);">Semantic Kernel：AI 应用开发的新选择ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 1.1em;font-weight: bold;margin-top: 2em;margin-right: 8px;margin-bottom: 0.75em;padding-left: 8px;border-left: 3px solid rgb(15, 76, 129);color: rgb(63, 63, 63);">什么是 Semantic Kernel？ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;margin: 1.5em 8px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">Semantic Kernel是一个轻量级的开源软件开发工具包 (SDK)，旨在帮助开发者轻松地将 AI 功能集成到他们的应用程序中。它提供了一个简单易用的 API，可以连接到各种 AI 服务，例如 OpenAI、Azure OpenAI 和 Hugging Face 等。ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;margin: 1.5em 8px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">Semantic Kernel 的主要特点：ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;padding-left: 1em;list-style: circle;color: rgb(63, 63, 63);" class="list-paddingleft-1"> •灵活的插件架构:允许开发者定义可以链接在一起的插件，仅需几行代码即可实现复杂的功能。 •AI 驱动的插件编排:可以使用 Semantic Kernel规划器让 LLM 生成一个计划来实现用户的独特目标，然后 Semantic Kernel 将为用户执行该计划。 •多语言支持:支持 C#、Python 和 Java 编程语言，方便不同技术背景的开发者使用。 ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 1.1em;font-weight: bold;margin-top: 2em;margin-right: 8px;margin-bottom: 0.75em;padding-left: 8px;border-left: 3px solid rgb(15, 76, 129);color: rgb(63, 63, 63);">Semantic Kernel 的优势ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;padding-left: 1em;list-style: circle;color: rgb(63, 63, 63);" class="list-paddingleft-1">•企业级: •微软和其他财富 500 强公司已经在利用 Semantic Kernel，因为它灵活、模块化且可观察。 •它还具备安全性增强功能，如遥测支持、钩子和过滤器，因此您可以放心地大规模交付负责任的 AI 解决方案。 •版本 1.0+ 支持 C#、Python 和 Java，这意味着它是可靠的，致力于不间断的更改。任何现有的基于聊天的 API 都可以轻松扩展以支持其他模式，如语音和视频。
•自动化业务流程: • Semantic Kernel 将提示与现有 API 相结合来自动执行操作。 •通过向 AI 模型描述您现有的代码，它们将被调用来处理请求。 •当发出请求时，模型会调用一个函数，而 Semantic Kernel 是将模型的请求转换为函数调用并将结果传递回模型的中间件。
•模块化和可扩展性: •面向未来: 快速入门指南安装 SDK您可以使用以下命令轻松安装 Semantic Kernel： pipinstallsemantic-kernel Semantic Kernel Notebooks微软提供了丰富的 Semantic Kernel Notebooks，帮助开发者快速上手。这些 Notebooks 包含详细的代码示例和说明，涵盖了从基础概念到高级应用的各种主题，即使是 AI 初学者也能轻松理解和使用。 •C# 入门 Notebook •Python 入门 Notebook
编写你的第一个 Semantic Kernel 控制台应用以下是一个使用 Python 编写的简单控制台应用程序示例： importasyncio
fromsemantic_kernelimportKernel
fromsemantic_kernel.functionsimportkernel_function
fromsemantic_kernel.connectors.ai.open_aiimportAzureChatCompletion
fromsemantic_kernel.connectors.ai.function_call_behaviorimportFunctionCallBehavior
fromsemantic_kernel.connectors.ai.chat_completion_client_baseimportChatCompletionClientBase
fromsemantic_kernel.contents.chat_historyimportChatHistory
fromsemantic_kernel.functions.kernel_argumentsimportKernelArguments
fromsemantic_kernel.connectors.ai.open_ai.prompt_execution_settings.azure_chat_prompt_execution_settingsimport(
AzureChatPromptExecutionSettings,
)
asyncdefmain():
#Initializethekernel
kernel=Kernel()
#AddAzureOpenAIchatcompletion
kernel.add_service(AzureChatCompletion(
deployment_name="your_models_deployment_name",
api_key="your_api_key",
base_url="your_base_url",
))
#Setthelogginglevelforsemantic_kernel.kerneltoDEBUG.
logging.basicConfig(
format="[%(asctime)s-%(name)s:%(lineno)d-%(levelname)s]%(message)s",
datefmt="%Y-%m-%d%H:%M:%S",
)
logging.getLogger("kernel").setLevel(logging.DEBUG)
#Addaplugin(theLightsPluginclassisdefinedbelow)
kernel.add_plugin(
LightsPlugin(),
plugin_name="Lights",
)
chat_completion:AzureChatCompletion=kernel.get_service(type=ChatCompletionClientBase)
#Enableplanning
execution_settings=AzureChatPromptExecutionSettings(tool_choice="auto")
execution_settings.function_call_behavior=FunctionCallBehavior.EnableFunctions(auto_invoke=True,filters={})
#Createahistoryoftheconversation
history=ChatHistory()
#Initiateaback-and-forthchat
userInput=None
whileTrue:
#Collectuserinput
userInput=input("User>")
#Terminatetheloopiftheusersays"exit"
ifuserInput=="exit":
break
#Adduserinputtothehistory
history.add_user_message(userInput)
#GettheresponsefromtheAI
result=(awaitchat_completion.get_chat_message_contents(
chat_history=history,
settings=execution_settings,
kernel=kernel,
arguments=KernelArguments(),
))[0]
#Printtheresults
print("Assistant>"+str(result))
#Addthemessagefromtheagenttothechathistory
history.add_message(result)
#Runthemainfunction
if__name__=="__main__":
asyncio.run(main())
Semantic Kernel 与 LangChain 的比较| 特性 | Semantic Kernel | LangChain | | 开发语言 | C#, Python, Java | Python, JavaScript | | 插件生态 | 仍在发展中 | 拥有大量可用的集成 | | 易用性 | 对传统开发者友好，易于集成到现有应用程序中 | 对熟悉 LLM 和提示工程的开发者友好 | | 功能 | 提供规划器，允许 LLM 生成计划并执行 | 提供链接各种工具和 LLM 的方法 | | 文档和社区支持 | 提供官方文档和 GitHub 社区支持 | 拥有活跃的社区和丰富的文档 | | 企业级功能 | 专注于提供企业级功能，例如安全性增强功能和与企业系统的集成 | 更加注重快速原型设计和实验 | | 学习曲线 | 对传统开发者来说学习曲线相对平缓 | 对熟悉 LLM 和提示工程的开发者来说学习曲线相对平缓 | | 最佳使用场景 | 构建需要与现有系统集成、注重安全性和可维护性的企业级 AI 应用程序 | 快速构建原型、实验不同的 LLM 和提示工程技术、构建不需要与现有系统深度集成的小型 AI 应用程序 |
总结Semantic Kernel 是微软开源的一款强大的 AI SDK，它为开发者构建智能应用提供了全新的解决方案。凭借其企业级、自动化、模块化和面向未来的特性，Semantic Kernel 将成为 AI 应用开发领域的重要工具，引领 AI 应用开发的新潮流。对于正在寻找 LangChain 替代品的开发者来说，Semantic Kernel 无疑是一个值得考虑的强大选择。
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