【SemanticKernel】基礎講座① semantic kernelとは?

Microsoft SK GitHubリンク

Semantic Kernel (SK)は、AIの大規模言語モデル（LLM）を従来のプログラミング言語と統合するための軽量なSDKです。SKの拡張性のあるプログラミングモデルは、自然言語の意味関数、従来のコードのネイティブ関数、および埋め込みベースのメモリを組み合わせて新たな可能性を開拓し、AIを活用したアプリケーションに価値を追加します。

Semantic Kernelは、プロンプトのテンプレート化、関数のチェーン化、ベクトル化されたメモリ、インテリジェントなプランニング機能などをすぐに利用できます。

Semantic Kernelは、プロンプトのチェーン化、再帰的な推論、要約、ゼロ/少数ショット学習、コンテキストメモリ、長期メモリ、埋め込み、意味的なインデックス付け、プランニング、検索増強生成、外部の知識ストアや独自のデータへのアクセスなど、AIの最新の研究からいくつかの設計パターンをサポートし、カプセル化しています。

Semantic Kernelコミュニティに参加することで、AIを最優先したアプリケーションをより迅速に構築し、SDKの開発の進行状況を直接目で確認することができます。Semantic Kernelはオープンソースとしてリリースされており、より先駆的な開発者がこの計算史上の画期的な瞬間の未来を共に築くことができます。

Semantic Kernelの基本を学ぶ最も簡単な方法は、APIキー（OpenAIまたはAzure OpenAI）を取得し、C#またはPythonのコンソールアプリケーション/スクリプトのいずれかを実行することです。

C#の場合：

1. 新しいコンソールアプリを作成します。
2. semantic kernelのNuGetパッケージ Microsoft.SemanticKernel を追加します。
3. こちらのコードをアプリのProgram.csファイルにコピーします。
4. APIキーとその他の設定のプレースホルダーを自分のキーと設定で置き換えます。
5. F5キーを押して実行するか、dotnet run コマンドを実行します。

Pythonの場合：

1. pipパッケージをインストールします：python -m pip install semantic-kernel。
2. 新しいスクリプト（例：hello-world.py）を作成します。
3. APIキーと設定を.envファイルに保存します（リンク先の手順に従ってください）。
4. こちらのコードをhello-world.pyスクリプトにコピーします。
5. Pythonスクリプトを実行します。

サンプルアプリケーションもリポジトリに含まれており、Semantic Kernelを使用したReactフロントエンドとバックエンドのWebサービスを含んでいます。これらのアプリを実行するための詳細な情報と手順については、リンク先を参照してください。

また、C#とPythonのJupyterノートブックもあります。これらのノートブックは、より実践的な概要を提供します。

Semantic Kernelに貢献することやコミュニティへの参加は歓迎されています。GitHubリポジトリでのディスカッションに参加することが最も簡単な方法です。バグ報告や修正も歓迎されています。

新機能、コンポーネント、または拡張機能については、PRを送信する前に問題をオープンし、私たちと議論してください。これは、コアの方向性が異なる可能性があるため拒否される可能性を避けるためだけでなく、大きなエコシステムへの影響を考慮するためです。

Semantic Kernelのドキュメントを読む、プロジェクトへの貢献方法を学ぶ、Discordコミュニティに参加するなど、さらに詳細を知りたい場合は、上記の情報を参照してください。

このプロジェクトはMITライセンスの下で提供されています。