随着ChatGPT的火热，基于大模型开发应用已经成为新的风口。虽然目前的大型模型已经具备相当高的智能水平，但它们仍然无法完全实现业务流程的自动化，从而达到用户的目标。
微软官方开源的Semantic Kernel的AI编排工具，就可以很好的满足我们自定义开发。
Semantic Kernel是一个轻量级的SDK，最基本的功能就是帮我们完成与OpenAI、Azure OpenAI和Hugging Face大模型的API的对接，并且支持C#、Python、Java版本。
Semantic Kernel提供自定义插件、编排计划、信息存储至数据库（如SQLite、MongoDB、Redis、Postgres等）。
总的来说，Semantic Kernel就是可以把用户输入的prompt，经过分解为多个步骤、获取外部数据、执行自定义操作等，转换为一个更好的prompt，再调用大模型API，从而获取结果。
以下是C#使用示例：
using Microsoft.SemanticKernel;using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI;
var builder = Kernel.CreateBuilder();
builder.AddOpenAIChatCompletion( "gpt-3.5-turbo", "...your OpenAI API Key...");
var kernel = builder.Build();
Console.Write("用户：");var input = Console.ReadLine();
while (input != "quit"){ var prompt = @$""user"">{input}"; var summarize = kernel.CreateFunctionFromPrompt(prompt, executionSettings: new OpenAIPromptExecutionSettings { MaxTokens = 100 }); var result = kernel.InvokeStreamingAsync(summarize); Console.Write("OpenAI："); await foreach (var item in result) { Console.Write(item.ToString()); } Console.WriteLine(); Console.WriteLine(); Console.Write("用户："); input = Console.ReadLine();}
语义引擎：核心组件，用于理解用户的输入的语义，并将这些输入转化为机器可读的格式；
LLM API包装器：将传统的编程语言（如C#、Python、Java）与AI大模型集成，使得开发人员无需过多的关注大模型API，只需关心具体的业务开发；
可扩展编程模型：整合了自然语言语义功能、传统编程语言的native function以及基于embedding的存储，可以为大模型增强功能与数据。
https://github.com/microsoft/semantic-kernel
从今天开始，在公众号即将编写：Semantic Kernel系列教程，欢迎关注
