开启 LLMs 应用开发之门 | 新程序员
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原文中文，约3100字，阅读约需8分钟。
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内容提要
本文深入探讨了将LLMs融入实际业务场景的创新应用，介绍了Copilot Stack和Semantic Kernel框架，支持多语言且能与企业数据结合，实现智能任务划分。展望了Semantic Kernel在未来AI Agent框架中的角色，以及通过多框架结合实现高效智能体任务管理。预计2024年将成为LLMs应用爆发的一年。
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关键要点
- 本文探讨了将大型语言模型（LLMs）融入实际业务场景的创新应用。
- 介绍了Copilot Stack框架，支持多语言并与企业数据结合，实现智能任务划分。
- Semantic Kernel框架在未来AI Agent框架中的角色被展望。
- 预计2024年将成为LLMs应用爆发的一年。
- 2023年LLMs应用创新较少，主要集中在Microsoft 365 Copilot等应用。
- Copilot Stack的三个组成部分：Model、View和Controller。
- Semantic Kernel支持多语言，能够结合代码和提示词，适用于企业级解决方案。
- Semantic Kernel的Planner功能可以智能划分任务步骤，支持RAG应用。
- Semantic Kernel适应企业AI转型需求，易于整合到传统工程应用中。
- 未来Semantic Kernel将作为中间件，支持AI Agent框架的任务划分。
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