Idiomas de kernel semântico suportados

Artigo
11/03/2024

O Semantic Kernel planeja fornecer suporte aos seguintes idiomas:

C#
Python
Java

Embora a arquitetura geral do kernel seja consistente em todas as linguagens, garantimos que o SDK de cada linguagem siga paradigmas e estilos comuns em cada linguagem para torná-lo nativo e fácil de usar.

Pacotes SDK disponíveis

Pacotes C#

Em C#, há vários pacotes para ajudar a garantir que você só precise importar a funcionalidade necessária para seu projeto. A tabela a seguir mostra os pacotes disponíveis em C#.

Nome do pacote	Descrição
`Microsoft.SemanticKernel`	O pacote principal que inclui tudo para começar
`Microsoft.SemanticKernel.Core`	O pacote principal que fornece implementações para `Microsoft.SemanticKernel.Abstractions`
`Microsoft.SemanticKernel.Abstractions`	As abstrações básicas para o Kernel Semântico
`Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI`	O conector para OpenAI
`Microsoft.SemanticKernel.Connectors.HuggingFace`	O conector para modelos Hugging Face
`Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Google`	O conector para modelos do Google (por exemplo, Gemini)
`Microsoft.SemanticKernel.Connectors.MistralAI`	O conector para modelos Mistral AI
`Microsoft.SemanticKernel.Plugins.OpenApi` (Experimental)	Permite o carregamento de plug-ins a partir de especificações OpenAPI
`Microsoft.SemanticKernel.PromptTemplates.Handlebars`	Permite o uso de modelos de Handlebars para prompts
`Microsoft.SemanticKernel.Yaml`	Fornece suporte para serialização de prompts usando arquivos YAML
`Microsoft.SemanticKernel.Prompty`	Fornece suporte para serialização de prompts usando arquivos Prompty
`Microsoft.SemanticKernel.Agents.Abstractions`	Fornece abstrações para a criação de agentes
`Microsoft.SemanticKernel.Agents.OpenAI`	Fornece suporte para agentes da API do Assistente

Existem outros pacotes disponíveis (por exemplo, os conectores de memória), mas eles ainda são experimentais e ainda não são recomendados para uso em produção.

Para instalar qualquer um desses pacotes, você pode usar o seguinte comando:

dotnet add package <package-name>

Pacotes do Python

Em Python, há um único pacote que inclui tudo o que você precisa para começar a usar o Semantic Kernel. Para instalar o pacote, você pode usar o seguinte comando:

pip install semantic-kernel

No PyPI , os Provides-Extra extras adicionais que você pode instalar também estão listados e, quando usados, instalarão os pacotes necessários para usar o SK com esse conector ou serviço específico, você pode instalá-los com a sintaxe de colchetes, por exemplo:

pip install semantic-kernel[azure]

Isso instalará o Semantic Kernel, bem como versões testadas específicas de: azure-ai-inference, azure-search-documents, azure-core, azure-identityazure-cosmos , e msgraph-sdk (e quaisquer dependências desses pacotes). Da mesma forma, o extra hugging_face instalará transformers e sentence-transformers.

Pacotes Java

Para Java, o Semantic Kernel tem os seguintes pacotes; todos estão no ID do grupo e com.microsoft.semantic-kernelpodem ser importados do maven.

    <dependency>
        <groupId>com.microsoft.semantic-kernel</groupId>
        <artifactId>semantickernel-api</artifactId>
    </dependency>

É fornecida uma lista de materiais que pode ser usada para definir as versões de todos os pacotes do Kernel Semântico.

    <dependencyManagement>
        <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>com.microsoft.semantic-kernel</groupId>
                <artifactId>semantickernel-bom</artifactId>
                <version>${semantickernel.version}</version>
                <scope>import</scope>
                <type>pom</type>
            </dependency>
        </dependencies>
    </dependencyManagement>

semantickernel-bom – Uma lista de materiais do projeto Maven que pode ser usada para definir as versões de todos os pacotes do Kernel Semântico.
semantickernel-api – Pacote que define a API pública principal para o Kernel Semântico de um projeto Maven.
semantickernel-aiservices-openai –Fornece um conector que pode ser usado para interagir com a API OpenAI.

Abaixo está um exemplo de XML POM para um projeto simples que usa OpenAI.

<project>
    <dependencyManagement>
        <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>com.microsoft.semantic-kernel</groupId>
                <artifactId>semantickernel-bom</artifactId>
                <version>${semantickernel.version}</version>
                <scope>import</scope>
                <type>pom</type>
            </dependency>
        </dependencies>
    </dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>com.microsoft.semantic-kernel</groupId>
            <artifactId>semantickernel-api</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.microsoft.semantic-kernel</groupId>
            <artifactId>semantickernel-connectors-ai-openai</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>
</project>

Recursos disponíveis em cada SDK

As tabelas a seguir mostram quais recursos estão disponíveis em cada idioma. O 🔄 símbolo indica que o recurso está parcialmente implementado, consulte a coluna de notas associada para obter mais detalhes. O ❌ símbolo indica que o recurso ainda não está disponível nesse idioma; se você quiser ver um recurso implementado em um idioma, considere contribuir para o projeto ou abrir um problema.

Principais funcionalidades

Serviços	C#	Python	Java	Observações
Prompts	✅	✅	✅	Para ver a lista completa de formatos de modelo e serialização com suporte, consulte as tabelas abaixo
Funções e plug-ins nativos	✅	✅	✅
Plug-ins OpenAPI	✅	✅	✅	Java tem um exemplo demonstrando como carregar plug-ins OpenAPI
Chamada automática de função	✅	✅	✅
Abrir logs de telemetria	✅	🔄	❌
Ganchos e filtros	✅	✅	✅

Formatos de modelo de prompt

Ao criar prompts, o Semantic Kernel fornece uma variedade de linguagens de modelo que permitem inserir variáveis e invocar funções. A tabela a seguir mostra quais linguagens de modelo são suportadas em cada linguagem.

Formatos	C#	Python	Java
Linguagem de modelo do Kernel Semântico	✅	✅	✅
Guidões	✅	✅	✅
Liquid	✅	❌	❌
Jinja2	❌	✅	❌

Formatos de serialização de prompt

Depois de criar um prompt, você pode serializá-lo para que ele possa ser armazenado ou compartilhado entre as equipes. A tabela a seguir mostra quais formatos de serialização têm suporte em cada idioma.

Formatos	C#	Python	Java	Observações
YAML	✅	✅	✅
Pronto	❌	✅	❌

Modalidades de serviços de IA

Serviços	C#	Python	Java	Observações
Geração de texto	✅	✅	✅	Exemplo: Texto-Davinci-003
Conclusão de Chat.	✅	✅	✅	Exemplo: GPT4, Chat-GPT
Incorporações de texto (experimental)	✅	✅	✅	Exemplo: text-embeddings-ada-002
Texto para imagem (experimental)	✅	✅	❌	Exemplo: Dall-E
Imagem para texto (experimental)	✅	✅	❌	Exemplo: Pix2Struct
Texto para áudio (experimental)	✅	❌	❌	Exemplo: conversão de texto em fala
Áudio para texto (experimental)	✅	❌	❌	Exemplo: Sussurro

Conectores de serviço de IA

Pontos de extremidade	C#	Python	Java	Observações
OpenAI	✅	✅	✅
OpenAI do Azure	✅	✅	✅
Outros endpoints que oferecem suporte às APIs OpenAI	✅	✅	✅	Inclui Ollama, LLM Studio, Azure Model-as-a-service, etc.
Abraçando a API de Inferência Facial	🔄	❌	❌	Em breve no Python, nem todos os cenários são cobertos para o .NET

Conectores de memória (experimental)

Importante

Todos os conectores de memória existentes são atualmente experimentais e serão substituídos por conectores do Vector Store. Eles fornecerão mais funcionalidade por meio de uma camada de abstração atualizada.

Conectores de memória	C#	Python	Java
Azure AI Search	✅	✅	✅
Chroma	✅	✅	❌
DuckDB	✅	❌	❌
Milvus	🔄	✅	❌
Pinecone	✅	✅	❌
Postgres	✅	✅	❌
Qdrant	✅	🔄	❌
Redis	✅	🔄	❌
Sqlite	✅	❌	🔄
Weaviate	✅	✅	❌

Conectores de armazenamento de vetores (experimental)