合集-SemanticKernel
摘要:创建kernel // Create a kernel with OpenAI chat completion Kernel kernel = Kernel.CreateBuilder() .AddOpenAIChatCompletion( modelId:"使用的模型id" , apiKey: "
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摘要:本文介绍了SemanticKernel如何使用自有数据聊天。
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摘要:本文介绍了在SemanticKernel中如何使用插件。
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摘要:本文介绍了如何让其他模型也能在SemanticKernel中调用本地函数。
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摘要:本文基于开源的大语言模型与 SemanticKernel 进行了大语言模型的应用 AI Agent 的初次探索。
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摘要:本文为动手学Avalonia:基于硅基流动构建一个文生图应用系列(一)。
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摘要:本文介绍了基于SemanticKernel/C#的检索增强生成(RAG)简易实践。
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摘要:本文介绍了在SemanticKernel/C#中如何使用Ollama中的对话模型与嵌入模型用于本地离线场景。
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摘要:本文介绍了在SemanticKernel/C#中如何实现接口,接入本地嵌入模型。
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摘要:本文介绍了如何基于SiliconCloud快速体验GraphRag.Net。
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摘要:本文介绍了AvaloniaChat:一个基于大语言模型用于翻译的简单应用。
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摘要:本文介绍了最佳实践:在AvaloniaChat中接入SiliconCloud。
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摘要:AvaloniaChat介绍 一个使用大型语言模型进行翻译的简单应用。 我自己的主要使用场景 在看英文文献的过程中,比较喜欢对照着翻译看,因此希望一边是英文一边是中文,虽然某些软件已经自带了翻译功能,但还是喜欢大语言模型的翻译,但每次都要将英文复制粘贴过去还要自己手动添加prompt,还无法对照着看
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摘要:SimpleRAG:基于WPF与Semantic Kernel实现的一个简单的RAG应用。
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摘要:本文介绍了Semantic Kernel/C#:接入智谱AI的两种方式。
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摘要:本文介绍了AvaloniaChat-v0.0.2:兼容智谱AI 快速使用指南。
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摘要:使用SiliconCloud快速体验SimpleRAG(手把手教程)
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摘要:使用Ollama本地离线体验SimpleRAG(手把手教程)。
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摘要:Funcion Calling介绍 函数调用允许您将模型如gpt-4o与外部工具和系统连接起来。这对于许多事情都很有用,比如为AI助手赋能,或者在你的应用程序与模型之间建立深度集成。 如果您了解或者使用过Semantic Kernel可能会发现除了OpenAI支持Function Calling的模
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摘要:Funcion Calling介绍 函数调用允许您将模型如gpt-4o与外部工具和系统连接起来。这对于许多事情都很有用,比如为AI助手赋能,或者在你的应用程序与模型之间建立深度集成。 如果您了解或者使用过Semantic Kernel可能会发现除了OpenAI支持Function Calling的模
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摘要:基于C#与LLM通过简单对话即可实现文件到文件的翻译任务 该软件是MIT协议完全开源免费的,但是调用LLM的API可能需要费用,但是没关系,赛博菩萨硅基流动与智谱AI等都有免费的模型可调了。 这个Translation AI Agent只是一个简单的AI Agent示例应用,可能很多人都不需要它。
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摘要:SimpleTranslationAIAgent介绍 SimpleTranslationAIAgent是一款基于C#与LLM通过简单对话即可实现文件到文件的翻译任务的简单应用,基于WPF与Semantic Kernel构建。 该软件是MIT协议完全开源免费的,但是调用LLM的API可能需要费用,但是
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摘要:SimpleAISearch:C# + DuckDuckGo 实现简单的AI搜索
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摘要:SimpleAIAgent:使用免费的glm-4-flash即可开始构建简单的AI Agent应用
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摘要:文章介绍了如何自己实现AI文件对话功能。
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摘要:本文介绍了如何自己动手实现一个图片解答小助手。
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摘要:本文介绍了VLM-OCR-Demo,一个使用VLM用于OCR任务的示例。
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摘要:前言 我觉得将日常生活中一些简单重复的任务交给AI Agent,是学习构建AI Agent应用一个很不错的开始。本次分享我以日常生活中一个总结论文的简单任务出发进行说明,希望对大家了解AI Agent有所帮助。任务可以是多种多样的,真的帮助自己提升了效率,那就是一个很不错的开始了!! 我的这个简单任
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摘要:AIModelRouter AI模型路由,模型的能力有大小之分,有些简单任务,能力小一点的模型也能很好地完成,而有些比较难的或者希望模型做得更好的,则可以选择能力强的模型。为什么要这样做呢?可以降低AI模型的使用成本,毕竟能力强的模型会更贵一点,省着用挺好的。 Semantic Kernel中可以很
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