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microsoft/semantic-kernel: Integrate cutting-edge LLM technology quickly and easily into your apps

Title: Semantic Kernel SDK Overview

Integration with LLMs: Semantic Kernel is an SDK for integrating Large Language Models like OpenAI, Azure OpenAI, and Hugging Face into C#, Python, and Java.
Plugin Creation and Orchestration: Enables easy creation and chaining of plugins, with AI-driven automatic orchestration.
Execution of User-Specific Plans: Generates and executes plans for achieving user-specific goals.
Support for Major Programming Languages: Offers support for C#, Python, and Java; requires an API key from OpenAI or Azure OpenAI for setup.
Learning Resources: Provides C# and Python Jupyter notebooks for learning and experimentation.
Visual Studio Code Extension: Includes an extension for easier design and testing of semantic functions.
Community Involvement: Encourages contributions, bug reports, and suggestions, being open-source and licensed under the MIT license.

タイトル: Semantic Kernel SDK 概要

LLMとの統合: OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Faceのような大規模言語モデルをC#、Python、Javaに統合するためのSDKです。
プラグインの作成と調整: プラグインの簡単な作成と連鎖を可能にし、AIによる自動調整を特長としています。
ユーザー特有の計画の実行: ユーザー特有の目標を達成するための計画を生成し、実行します。
主要プログラミング言語のサポート: C#、Python、Javaをサポートしており、セットアップにはOpenAIまたはAzure OpenAIからのAPIキーが必要です。
学習リソース: 学習と実験のためのC#およびPython Jupyterノートブックを提供します。
Visual Studio Code 拡張機能: セマンティック機能の設計とテストを容易にする拡張機能が含まれています。
コミュニティへの参加: 貢献、バグ報告、提案を奨励しており、MITライセンスの下でオープンソースとして提供されています。

Create AI agents with Semantic Kernel | Microsoft Learn

Semantic Kernel: An open-source SDK for creating AI agents that interact with existing codebases, integrating AI models from OpenAI, Azure OpenAI, Hugging Face, etc.
Core of Microsoft's Copilot System: Serves as an AI orchestration layer, enabling innovative user experiences by combining AI models and plugins.
Beyond Simple Generation: Facilitates the execution of actionable tasks by leveraging AI model responses to call existing code, demonstrated by a lightbulb control agent tutorial.
Ease of Integration: Allows the addition of existing code to AI agents through plugins and flexible integration with various AI services via connectors.
Encouragement for Developers: Highlights the capacity to enhance applications with AI functionalities, urging developers to utilize Semantic Kernel for advanced app capabilities and offering resources for learning and support.
セマンティックカーネル: 既存のコードベースと対話するAIエージェントを作成するためのオープンソース SDK。OpenAI、Azure OpenAI、Hugging FaceなどのAIモデルと統合。
マイクロソフトのコパイロットシステムの核心: AIオーケストレーション層として機能し、AIモデルとプラグインを組み合わせて革新的なユーザーエクスペリエンスを実現。
単純な生成を超えて: AIモデルの応答を利用して実行可能なタスクを実行するためのフレームワークを提供。電球制御エージェントのチュートリアルを通じて示される。
統合の容易さ: プラグインを通じて既存のコードをAIエージェントに追加し、コネクタを介して様々なAIサービスと柔軟に統合できる。
開発者への奨励: AI機能によってアプリケーションを強化する能力を強調し、セマンティックカーネルの使用を促す。学習とサポートのためのリソースも提供。

How Business Thinkers Can Start Building AI Plugins With Semantic Kernel - DeepLearning.AI

keywords

Kernel

Semantic Kernel was inspired by the UNIX kernel - specifically in how it was written to be small, mighty, and fully extensible. We've gotten nice compliments for its technical architecture, and that's going to be more obvious to you as a .NET/C# dev.
Semantic KernelはUNIX カーネルに触発されました - 特に、それが小さく、強力で、完全に拡張可能に書かれていた方法においてです。我々はその技術的アーキテクチャについて素敵な賛辞を受けています、そしてそれは.NET/C#開発者であるあなたにとってより明白になるでしょう。

Semantic

The founding team of Semantic Kernel encountered GPT-4 in the summer of 2022. With a focus on making it easier for app devs to work with LLMs, vector databases, and prompt templates, the word "semantic" helped to signal a shift from traditional native coding.
Semantic Kernelの創設チームは、2022年の夏にGPT-4に出会いました。アプリ開発者がLLM、ベクトルデータベース、およびプロンプトテンプレートを使いやすくすることに焦点を当てて、「セマンティック」という言葉は伝統的なネイティブコーディングからのシフトを示すのに役立ちました。

Semantic Function

What's a Semantic Function?

Semantic functions are encapsulations of repeatable LLM prompts orchestrated by the kernel.
Functions serve as the building blocks for working productively with LLMs.
Non-programmers are encouraged to discover how to use them for their benefit.

セマンティック関数とは何ですか？