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Semantic Kernel
深圳 市伊登 软件有 限公 司
EDEN INFO RMAT IO N S ERV IC E LIMIT ED
01 Semantic Kernel 基础知识
02 Semantic Kernel 核心组件 目录
03 Semantic Kernel 的使用
01 Semantic Kernel 基础知识
Semantic Kernel 简介
Semantic Kernel （简称SK）是微软于2023年3月开源的一个LLM （大语言模型）开发框架，它是一个轻
量级的SDK，与流行的编程语言 （如C#、Python和Java）相结合。SK集成了OpenAI、Azure OpenAI和
Hugging Face等AI LLM的集成，SK可以帮助开发者快速将LLM大语言模型的能力添加到应用中，实现开
箱即用的模板，轻松构建各种基于LLM大语言模型的应用，如聊天机器人、生成式问答、内部知识库、
摘要生成等。简而言之，SK提供了基于传统编程语言进行面向LLM （大语言模型）的AI编程的能力。
GitHub项 目地址：/microsoft/semantic-kernel
Semantic Kernel 的优势和特点
优势：
1、简化了语言模型应用开发的流程，让你只需关注业务逻辑而不是技术细节，相比 LangChain 而言，封
装度没有那么高，更适合在国内实际项 目中使用。
2、支持 C# 和Azure 服务，对微软技术栈友好
3、背靠微软，有 Azure OpenAI 原厂靠山
特点：
1、模板和链接 : 它提供开箱即用的模板和链接，使开发者能够轻松地将大型语言模型的"提示"
（suggestion）整合到其应用程序中。
2、深度集成: Semantic Kernel允许开发者在应用程序中充分利用与Microsoft 365 Copilot和Bing相同的
人工智能协调模式，从而提高应用程序的智能程度。
3应用程序集成: 开发者可以将Semantic Kernel用于将语言模型与应用程序的开发技能和积累进行集成，
从而增强应用程序的功能。
Semantic Kernel VS Langchain
构建要素 Langchain Semantic Kerne
文档加载器 ：从许多不同的来源加载文档 超过 100 个文档加载器 ：文件加载器 （CSV、 词
Docx、EPUB、JSON、PDF、Markdown 等）和
Web 加载器 （Azure 存储、S3、GitHub、
Figma
文档转换器 ：拆分文档、删除冗余文档等 多种拆分方法 ❌
文本嵌入模型 ：获取非结构化文本并将其转换为浮 超过 25 种不同的嵌入提供商 ：OpenAI、Azure OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face
点数列表 OpenAI、Hugging Face、Cohere、Google
PaLM、Google Vertex AI、TensorFlow
矢量存储 ：存储和搜索嵌入数据 超过 50 个载体存储 大约 10 个矢量存储
检索器 ：查询数据 简单语义搜索、上下文压缩、时间加权向量存储检 简单的语义搜索
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