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这是对Semantic Kernel某些功能的快速指南，Semantic Kernel是一种软件开发工具包，可简化将大型语言模型（LLM）集成到你自己的应用程序中的过程。

1、Semantic Kernel简介

Semantic Kernel 处于预发布阶段，这意味着它还不完整，并且即将进行大量改进。 然而，它是与 OpenAI 和 Azure OpenAI 提供的大型语言模型 (LLM) 交互的好工具。 可以通过 NuGet 将它作为一个库添加到你的 .NET 项目中，一旦安装，它就会使与这些 API 交互的复杂业务变得简单。

我使用C# 进行开发，但 Semantic Kernel 支持多种语言：C#、Python等。

Semantic Kernel理解两种操作：

  • 语义函数——以人类语言指令表达的能力
  • 原生函数 - 编写为可在本地执行的代码的附加功能

这些函数组合在一起成为技能（Skills） - 技能可以具有任意数量的语义或本机函数。

Semantic Kernel 还有一个 规划器（Planner），它可以决定将哪些函数链接在一起以完成 Ask（用人类语言向它提出的请求）。

警告：本文的所有内容都应视为简化的介绍。 在Semantic Kernel的表面下发生了很多我还没有完全理解的事情。 例如，我对 Planner 正在做什么有一些非常初步的猜测——但它可能比这复杂得多。

Semantic Kernel还有一些与内存和连接器相关的非常有趣的功能，我还没有接触过。 我会把它保存在以后的帖子中……

2、Semantic Kernel快速上手

如果你想跳转到可以尝试的解决方案，请查看此存储库 。你需要做的就是为它提供一个 OpenAI 密钥以开始使用。 运行时它会为你执行一个快速测试，调用 Planner 来安排一个计划，该计划使用解决方案中定义的多个函数。

接下来是对上述仓库中代码所做事情的快速浏览……

3、Semantic Kernel配置

一切都从 SKE.Program.Main() 开始——这个控制台应用程序的入口点。

首先，它从 .env 和 .secret.env 文件中检索配置，并使用该配置构建内核。

// configure and create the semantic kernel
var config = RetrieveConfiguration();
var kernel = BuildAndConfigureKernel(config);
private static IKernel BuildAndConfigureKernel(IConfigurationRoot config)
{
    var kernel = Kernel.Builder.Build();
    kernel.Config.AddOpenAITextCompletionService(
        config["serviceId"]!,
        config["modelId"]!,
        config["apiKey"]!);
    return kernel;
}

Semantic Kernel配置非常简单——它只需知道应该使用的服务和文本完成模型，以及允许访问的 API 密钥。

4、导入技能

然后使用 Kernel 导入项目中定义的技能（Skills），以及 Planner - Semantic Kernel 提供的特殊技能。

// import defined skills, and the planner
kernel.ImportAllSemanticSkills("Skills");
kernel.ImportAllNativeSkills();
var planner = kernel.ImportPlannerSkill();

各种 Import* 方法被定义为 SKE.KernelSkillsExtensions 中 IKernel 的扩展方法。

语义函数（Semantic Functions）是从它们在技能目录树中的位置导入的。 每个技能都有自己的目录，每个函数都有一个目录。

在此解决方案中，所有技能都分组在技能目录中：

kernel.ImportSemanticSkillFromDirectory(scanDirectory, skill);

每个技能包含两个文件：

  • skprompt.txt - 表示此功能的文本完成模型的说明
  • config.json - 用于微调功能的各种信息

config.json 是可选的，但是在该文件中的所有信息中，描述文本对 Planner 很重要，因为它需要它来理解函数的作用。

例如 skprompt.txt ：

Reverse the meaning of the following, giving the opposite effect to the original intention.

---Begin Text---
{{$input}}
---End Text---

以及 config.json :

{
  "schema": 1,
  "type": "completion",
  "description": "Reverse the meaning of the text",
  "completion": {
    "max_tokens": 512,
    "temperature": 0.0,
    "top_p": 0.0,
    "presence_penalty": 0.0,
    "frequency_penalty": 0.0
  },
  "input": {
    "parameters": [
      {
        "name": "input",
        "description": "Text to reverse the meaning of",
        "defaultValue": ""
      }
    ]
  }
}

相反，通过提供一个类中的对象来导入原生函数（Native Functions），该类包含许多标有 [SKFunction] 注解的方法。

在此解决方案中，它们通过反射检测 - 然后实例化并导入每个标识为 Skill 的类：

kernel.ImportSkill(skillObject!, type.Name!);

在这个解决方案中，我们定义了一个简单的原生函数：

public class CharacterManipulationSkill
{
    [SKFunction("Return the text in all uppercase (aka capitals)")]
    public string Uppercase(string input)
        => input.ToUpper();
}

上面代码的作用很容易理解。 请注意，SKFunction 注释包含函数的描述作为其参数。 Planner 需要它来理解函数，以便将其合并到任何计划中。

最后，导入 Planner 本身：

kernel.ImportSkill(new PlannerSkill(kernel));

这很有趣——PlannerSkill 被传递给内核的一个实例，我相信这是因为它需要能够了解内核导入了哪些技能，以便能够对它们进行推理。

6、制定计划

一旦配置好并具备 Planner 可用的所有技能，代码就会继续准备一个请求 - 一个对内核的简单语言请求。

这个解决方案使用一个非常简单、固定的请求来帮助说明如何一起使用这些技能：

// provide a simple input and ask as an example
var input = "Yesterday I went to the London Prompt Engineers jam at Newspeak House. Brilliant to meet folks who want to experiment with the new technologies, and a great opportunity to muck out with Semantic Kernel. Can't recommend highly enough!";
var ask = $"Reverse the following and then deliver it as cockney rhyming slag in all caps: {input}";

构建请求后，可以调用 Planner 来创建计划：

// create plan for the given ask
var plan = await kernel.CreatePlanAsync(planner, ask);

同样，这发生在扩展方法中——这次是异步调用，因为内核将调用远程 LLM 来完成计划：

await kernel.RunAsync(ask, planner["CreatePlan"]);

7、执行计划

最后，要求Kernel执行计划：

// execute the plan
var result = await kernel.ExecutePlanAsync(planner, plan);

同样，这包含在扩展方法中，但这隐藏了相当多的复杂性：

public static async Task<string?> ExecutePlanAsync(this IKernel kernel, IDictionary<string, ISKFunction> planner, SKContext plan, int maxSteps = 10)
{
    string? result = null;
    var executionResults = plan;
    var partialResults = new List<string>();

    int step = 1;

稍作设置后，它会开始一个 while 循环——当计划完成或超过允许的最大步数时，它会停止……

  while (!executionResults.Variables.ToPlan().IsComplete && step < maxSteps)
    {

它执行计划中找到的下一步（存储在 executionResults 中）。 这些执行结果兼作执行步骤的输出，以及有关计划本身执行的信息。

   // execute the next step found in execution results
        var results = await kernel.RunAsync(executionResults.Variables, planner["ExecutePlan"]);

然后，假设执行成功，当前步骤的输出被捕获到 result 中，并且也被添加到 partialResults 列表中（主要用于调试目的）。

如果执行失败，这就是该方法抛出 PlanExecutionException 的地方，其中包含当前可用的所有调试信息。

        if (results.Variables.ToPlan().IsSuccessful)
        {
            result = results.Variables.ToPlan().Result;
            partialResults.Add(result);
        }
        else
        {
            throw new PlanExecutionException($"Step {step} execution failed.", plan, step, partialResults);
        }

最后将当前步骤的执行结果放入executionResults中，用于循环迭代时提供下一步的计划。

        // iterate - using the execution results as the input for the next step
        executionResults = results;
        step++;
    }

当循环完成后，如果没有抛出异常，那么result中应该有一个最终的结果……

    return result;
}

Program.Main 的最后一行将最终结果打印到控制台：

Console.WriteLine($"Result:\n\n{result}");

8、结束语

与机器学习的所有其他应用程序一样，使用大型语言模型来解决问题也伴随着障碍和警告。

花时间阅读随Semantic Kernel文档提供的 Responsible AI Transparency Note 是值得的。

AI系统不仅包括技术，还包括将使用它的人、将受其影响的人以及部署它的环境。 创建适合其预期目的的系统需要了解技术的工作原理、其功能和局限性以及如何实现最佳性能。

原文链接：BUILDING AI INTO YOUR APPLICATION WITH SEMANTIC KERNEL

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