Cum să vă construiți nucleul

  • 5 minute

Utilizarea Semantic Kernel SDK necesită o configurare minimă. Pentru a începe să vă creați propriul agent AI, aveți nevoie doar de pachetul SDK și de un punct final pentru serviciul LLM (Large Language Model). SDK-ul utilizează acest punct final pentru a se conecta la LLM și a rula solicitări. SDK-ul Semantic Kernel acceptă LLM-urile HuggingFace, OpenAI și Azure OpenAI. Pentru acest exemplu, folosim Azure OpenAI.

Pașii pentru a începe să utilizați Semantic Kernel SDK sunt:

  1. Instalați SDK-ul Semantic Kernel.

    În Visual Studio Code, puteți utiliza comanda: dotnet add package Microsoft.SemanticKernel --version 1.30.0

  2. Navigați la portalul Azure.

  3. Creați o nouă resursă Azure OpenAI dacă nu aveți deja una.

  4. Creați o implementare pentru modelul pe care doriți să-l utilizați.

  5. Preluați cheia și punctul final.

  6. Adăugați cheia și punctul final la serviciul kernel builder.

using Microsoft.SemanticKernel;

// Populate values from your OpenAI deployment
var modelId = "";
var endpoint = "";
var apiKey = "";

// Create a kernel with Azure OpenAI chat completion
var builder = Kernel.CreateBuilder().AddAzureOpenAIChatCompletion(modelId, endpoint, apiKey);

// Build the kernel
Kernel kernel = builder.Build();

from semantic_kernel import Kernel
from semantic_kernel.connectors.ai.open_ai import AzureChatCompletion

# Populate values from your OpenAI deployment
model_id = ""
endpoint = ""
api_key = ""

# Create a kernel and add Azure OpenAI chat completion
kernel = Kernel()
kernel.add_service(
    AzureChatCompletion(
        deployment_name=model_id,
        endpoint=endpoint,
        api_key=api_key
    )
)
kernel.add_service(chatcompletion)

În exercițiile următoare, puteți exersa configurarea propriului proiect de nucleu semantic.