摘要：
首先说一下我的观察和体会啊，这只是我个人的观察：生成式AI没有之前那么粗暴性的火爆了？而是变得更细化，更精准的推陈出新或版本迭代了？与此同时，常用的一些工具中，AI的影子多了起来。是的，AI并不是以排山倒海一样来的，而是以润物细无声和方式融入我们的应用或工作中的。 其实新旧技术从来不是以切换的方式进 阅读全文
posted @ 2025-02-28 21:54
刘靖凯
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摘要：
最近，开发了一个基于生成式AI的小工具，这款小工具的作用是：无侵入性地提升用户输入效率。主要使用场景是重复性输入的表单，原始信息内容与将要输入的表单内容对不齐，这时，SmartFill就会分析这些内容，然后自动填写到页面表单上。源内容可以是文本，语音，图片等多媒体信息。 我给他起了个名字叫Smart 阅读全文
posted @ 2025-02-28 21:50
刘靖凯
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摘要：
之前的篇章都是用SemanticKernel来连接OpenAI的API，当然是需要费用，另外还有使用限制，本篇来说明在SK中使用开源模型LLama3。 首先引入Nuget包，这里使用的是LLamaSharp这个三方包，因为没有显卡，只能跑在CPU上，所以也需要引入对应的Cpu包，最后引入SK的LLa 阅读全文
posted @ 2025-02-28 21:44
刘靖凯
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监控，为服务保驾护航，也为业务量化提供有力支持，当然在SemanticKernel中的监控也不例外，同时还能为真金白银的Token提供量化监控。 下面是项目中使用的Nuget包： <ItemGroup> <PackageReference Include="Microsoft.SemanticKer 阅读全文
posted @ 2025-02-27 21:17
刘靖凯
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摘要：
Plugins在SK中是一个神奇的功能。我们说大语言模型具有不确定性，我们的代码是确定性的，而Plugins有把这种不确定性转成确定性能功能。 下面的例子是一个通过自然语言实现购买的案例，客户可以通过文字或语音来输入自然语言， <ItemGroup> <PackageReference Includ 阅读全文
posted @ 2025-02-27 20:59
刘靖凯
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摘要：
LLM下的Agent代表着一个“智能体”角色，或是大领域全才，或是细分领导专才。成为一个代理后的最大好处是可以让Agent作为代表，与其他的Agent进行交互，直到达到想要的结果。 下面是一个高级程序员和架构师两个架构作为代理的案例，高级程序员写完程序后，架构师来Review，针对性地提出修改意见。 阅读全文
posted @ 2025-02-27 20:54
刘靖凯
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摘要：
体之前说过结构化Prompt，这是一个具体案例的使用，本例是把公众号上中文技术文章翻译成选择的语言。 基本思路是用户输入文章的url，系统用Playwright读取html内容，然后利用SemanticKernel的OpenAIChatCompletionService功能，按照提示词翻译，最后用P 阅读全文
posted @ 2025-02-27 20:51
刘靖凯
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本篇看一下ImageToText，获取图片内的信息，加以利用。全例是用户上传图片，利用AI来判断上传的图片是否正确。 <ItemGroup> <PackageReference Include="Microsoft.SemanticKernel" Version="1.6.2" /> </ItemG 阅读全文
posted @ 2025-02-26 20:30
刘靖凯
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生成图片是LLM多模态中的基本功能，SemanticKernel也把这个基本功能引入进来了，是通过添加TextToImage来实现的，对于GPT，内部对应着DallE模型，下面的例子通过一个简单的方式来实现生成。 首先引入SemanticKernel。 <ItemGroup> <PackageRef 阅读全文
posted @ 2025-02-26 20:26
刘靖凯
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去年写过几过几篇关于SemanticKernel的文章，由于正式发布的版本与之前的版本变化较大，加上前的东京《生成式AI应用开发》活动，想把演示的Demo逐一分享出来，的以再次开启SemanticKernel系统。 下面是一个Chat的例子，用户提问，如果本地有固定数据能对应，直接返回，如果没有，就 阅读全文
posted @ 2025-02-25 21:16
刘靖凯
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