引言

在ChatGPT 火熱的當(dāng)下, 即使沒有上手親自體驗(yàn)，想必也對(duì)ChatGPT的強(qiáng)大略有耳聞。當(dāng)一些人在對(duì)ChatGPT猶猶豫豫之時(shí)，一些敏銳的企業(yè)主和開發(fā)者們已經(jīng)急不可耐的開展基于ChatGPT模型AI應(yīng)用的落地探索。?

因此，可以明確預(yù)見的是，「AI 能力的集成將會(huì)是很多應(yīng)用都將面臨的第一事項(xiàng)」，而擁有相關(guān)性技能的人才屈指可數(shù)。而這，正是機(jī)會(huì)所在，而機(jī)會(huì)是留給有準(zhǔn)備之人，因此，有幸看到本文的開發(fā)者們，開始考慮「面向AI編程」吧。?

即使當(dāng)下的公司沒有相關(guān)的機(jī)會(huì)，也可以著手一些相關(guān)的知識(shí)儲(chǔ)備，比如學(xué)習(xí)如何寫得一手好的Prompt，了解一下目前主流的面向AI編程的開發(fā)框架，比如Python技術(shù)棧的LangChain，.NET技術(shù)棧的Semantic Kernal。?

而本文就來(lái)簡(jiǎn)單梳理什么是Semantic Kernal，可以基于Semantic Kernal 做什么？

Semantic Kernal 簡(jiǎn)介

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「Semantic Kernel (SK) is a lightweight SDK that lets you easily mix conventional programming languages with the latest in Large Language Model (LLM) AI "prompts" with templating, chaining, and planning capabilities out-of-the-box.」

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Semantic Kernel (SK) 是一個(gè)輕量級(jí)的 SDK，它允許你輕松地將傳統(tǒng)編程語(yǔ)言與最新的大型語(yǔ)言模型 (LLM) AI "提示"相結(jié)合，其提供開箱即用的模板、鏈接和規(guī)劃功能。

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簡(jiǎn)而言之，就是基于SK提供的能力，可以基于“傳統(tǒng)的編程語(yǔ)言”進(jìn)行面向LLM（大語(yǔ)言模型）AI編程。 這里的LLM目前就是OpenAI，這里的傳統(tǒng)編程語(yǔ)言，可以是C#，Python亦或TypeScript、Java等，但SK是微軟開源，因此目前C#在第一支持系列。換句話說(shuō)，C# 開發(fā)者已可以基于SK 進(jìn)行面向OpenAI編程。

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大型語(yǔ)言模型 （LLM） AI 是一個(gè)術(shù)語(yǔ)，指的是可以從大量數(shù)據(jù)生成自然語(yǔ)言文本的 AI 模型。大型語(yǔ)言模型使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如轉(zhuǎn)換器）從數(shù)十億或數(shù)萬(wàn)億個(gè)單詞中學(xué)習(xí)，并生成有關(guān)任何主題或領(lǐng)域的文本。大型語(yǔ)言模型還可以執(zhí)行各種自然語(yǔ)言任務(wù)，例如分類、匯總、翻譯、生成和對(duì)話。大型語(yǔ)言模型的一些例子是GPT-3，BERT，XLNet和EleutherAI。

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那SK提供了怎樣的能力呢？SK 旨在支持和封裝來(lái)自最新 AI 研究的多種能力，以便開發(fā)人員可以為他們的應(yīng)用程序注入復(fù)雜的AI技能，如提示鏈、遞歸推理、總結(jié)、zero/few-shot（零樣本和少量樣本）學(xué)習(xí)、上下文記憶、長(zhǎng)期記憶、嵌入、語(yǔ)義索引、 規(guī)劃，以及訪問外部知識(shí)庫(kù)和您自己的數(shù)據(jù)。

上手開發(fā)AI外教應(yīng)用

但很大多數(shù)開發(fā)者肯定有這樣一個(gè)疑問：我不懂算法，也能開發(fā)AI應(yīng)用？是的，可以。OpenAI的能力已經(jīng)通過高度抽象的接口開放，開箱即用。不再像之前一樣，要進(jìn)行復(fù)雜的訓(xùn)練、調(diào)參。「對(duì)于大多數(shù)的簡(jiǎn)單的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，只要進(jìn)行簡(jiǎn)單的Prompt設(shè)計(jì)，和少許樣本的支撐，即可達(dá)到不錯(cuò)的效果。」 當(dāng)然，對(duì)于復(fù)雜的場(chǎng)景，也可能需要通過大數(shù)據(jù)集進(jìn)行自定義模型訓(xùn)練。 空說(shuō)無(wú)憑，準(zhǔn)備了一個(gè)簡(jiǎn)單的AI應(yīng)用示例：使用SK開發(fā)專屬AI外教應(yīng)用。場(chǎng)景很簡(jiǎn)單：設(shè)計(jì)一個(gè)AI外教7*24陪我練習(xí)英語(yǔ)口語(yǔ)。

需求分析

作為一名啞巴英語(yǔ)保持者，目前開口的難點(diǎn)無(wú)外乎：

1. 詞匯量不足

2. 語(yǔ)法混淆

3. 發(fā)音不準(zhǔn)

4. 口語(yǔ)表達(dá)能力弱

針對(duì)這些頑疾，我希望我的AI外教有這樣的能力：

• 由于我的詞匯量不足，因此我的表達(dá)中會(huì)中英混合，當(dāng)出現(xiàn)這種情況時(shí)，希望AI能告訴我正確的英文表達(dá)。

• 由于我的語(yǔ)法經(jīng)常會(huì)犯一些時(shí)態(tài)錯(cuò)誤，當(dāng)出現(xiàn)這種情況時(shí)，希望AI能進(jìn)行語(yǔ)法糾正。

• 由于我的詞匯量不足，當(dāng)我要求解釋某些句子或單詞時(shí)，希望AI能通過中文向我解釋。

• 由于有些單詞不會(huì)發(fā)音，當(dāng)我詢問時(shí)，希望AI能以中文的形式告訴我發(fā)音技巧。

效果預(yù)覽

那這樣的AI應(yīng)用的開發(fā)，看似復(fù)雜，但在SK的加持下，20行代碼就可以輕松搞定。先來(lái)給大家看看演示效果：

弱弱的問一句，這樣的AI外教，滿足你的需要嗎？如需體驗(yàn)，評(píng)論留言。

上代碼

1. 簡(jiǎn)單起見創(chuàng)建控制臺(tái)應(yīng)用程序：dotnet new console -n MyAITeacher.Demo

2. 添加Microsoft.SemanticKernelNuget 包

3. 創(chuàng)建Skills->Learning->LearningEnglishSkill目錄

4. 在LearningEnglishSkill目錄下添加config.json和skprompt.txt文件

1. config.json：用來(lái)配置模型參數(shù)，可保持為空：{}，使用默認(rèn)參數(shù)即可

2. skprompt.txt： 用來(lái)定義設(shè)計(jì)的prompt

5. 在skprompt.txt中設(shè)計(jì)滿足需求的Prompt：

6. 修改Program.s如下：


最后

通過簡(jiǎn)單的Prompt的設(shè)計(jì)即可開發(fā)不錯(cuò)的AI設(shè)計(jì)，你心動(dòng)了嗎？心動(dòng)不如行動(dòng)，以下的鏈接必對(duì)你有所幫助：

1. https://learningprompt.wiki/

2. https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/whatissk