Semantic Kernel集成AI服务
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内容提要
Semantic Kernel 允许集成多种 AI 服务，以便比较性能并选择合适的模型。文章展示了如何安装包、添加服务、使用依赖注入和管理聊天历史，强调优化性能以提升智能对话支持的重要性。
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关键要点
- Semantic Kernel 允许集成多种 AI 服务以比较性能和选择合适的模型。
- 提供示例代码展示如何向内核添加不同的 AI 服务。
- 聊天补全服务是最常添加的 AI 服务，适用于创建聊天机器人和自主代理。
- 选择聊天补全模型时需考虑模型支持的形态、函数调用支持、生成速度和成本。
- 某些 AI 服务可以本地部署，需进行相应设置。
- 安装 AI 服务所需的包是使用 Semantic Kernel 的前提。
- 可以通过直接添加、依赖注入或创建独立实例来创建聊天补全服务。
- 聊天历史管理对保持上下文感知的对话至关重要，需优化以提升性能。
- 优化聊天历史可以提高性能、管理上下文窗口、节省内存和保护隐私。
- 可以通过截断、摘要和基于 Token 的优化策略来减少聊天历史。
- 许多 AI 服务支持同时使用图像和文本输入，增强交互体验。
- 总结了如何在 Semantic Kernel 中集成多种 AI 服务并创建 Chat Completion 功能。
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延伸问答
Semantic Kernel如何集成不同的AI服务？
Semantic Kernel允许通过添加不同的AI服务来集成多种模型，以便比较性能并选择最合适的模型。
选择聊天补全模型时需要考虑哪些因素？
选择聊天补全模型时需考虑模型支持的形态、函数调用支持、生成速度和成本等因素。
如何管理聊天历史以优化性能？
可以通过截断、摘要和基于Token的优化策略来管理聊天历史，以提高性能和节省内存。
哪些AI服务可以本地部署？
Ollama是支持本地部署的AI服务，其他如OpenAI、Google等不支持本地部署。
如何在Semantic Kernel中创建聊天补全服务？
可以通过直接添加、依赖注入或创建独立实例来创建聊天补全服务。
聊天补全服务的使用方式有哪些？
聊天补全服务可以通过非流式和流式两种方式生成响应，分别等待完整响应或逐步返回。
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