万字长文学会对接 AI 模型：Semantic Kernel 和 Kernel Memory
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原文中文，约44500字，阅读约需106分钟。
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内容提要
本文介绍了使用Semantic Kernel和Kernel Memory框架进行AI开发的入门教程，包括配置环境、模型划分和应用场景，部署one-api、配置项目环境和使用插件函数，以及使用提示模板文件和配置提示词。
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关键要点
- 本文介绍了使用Semantic Kernel和Kernel Memory框架进行AI开发的入门教程。
- 学习AI的目标是能够开发出有用的应用，而不需要深入底层知识。
- 配置环境需要Open AI或Azure Open AI账号，或使用国产AI模型。
- one-api可以简化对接不同AI模型的开发流程。
- 创建BaseCore项目以复用代码，并使用环境变量或json文件存储密钥等信息。
- 了解模型划分和应用场景，以便理解编码过程中的术语。
- 使用Azure Open AI接口进行文本生成、文本解析、聊天等功能。
- 聊天模型主要有gpt-4和gpt-3.5，使用时需注意模型的版本和参数。
- 提示词的配置可以影响AI的回复，使用不同的提示词可以引导AI产生不同的结果。
- Semantic Kernel支持插件函数的调用，可以直接调用本地函数。
- 通过提示模板文件可以存储和加载提示模板，简化代码。
- Kernel Memory用于构建文档知识库，支持多种文档格式的处理。
- 从网页处理信息并导入文档，使用AI进行知识提取和生成。
- 使用Kernel Memory构建知识库系统时，需配置向量存储和文本生成模型。
- AI的回复和处理能力与提示词的设计和模型的选择密切相关。
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