Linguagens de kernel semântico suportadas

Artigo
11/03/2024

O Semantic Kernel planeja fornecer suporte para os seguintes idiomas:

C#
Python
Java

Embora a arquitetura geral do kernel seja consistente em todos os idiomas, garantimos que o SDK para cada idioma siga paradigmas e estilos comuns em cada idioma 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	Description
`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 de base 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 carregar plugins a partir das especificações OpenAPI
`Microsoft.SemanticKernel.PromptTemplates.Handlebars`	Permite o uso de modelos de guidão 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 de 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 de Python

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

pip install semantic-kernel

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

pip install semantic-kernel[azure]

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

Pacotes Java

Para Java, o Semantic Kernel tem os seguintes pacotes; todos estão sob o grupo Id com.microsoft.semantic-kernel, e podem ser importados do maven.

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

É fornecida uma lista técnica 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 técnica 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 para um projeto Maven.
semantickernel-aiservices-openai –Fornece um conector que pode ser usado para interagir com a API OpenAI.

Abaixo está um exemplo de POM XML 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 gostaria de ver um recurso implementado em um idioma, considere contribuir para o projeto ou abrir um problema.

Capacidades principais

Serviços	C#	Python	Java	Notas
Pedidos	✅	✅	✅	Para ver a lista completa de modelos suportados e formatos de serialização, consulte as tabelas abaixo
Funções nativas e plugins	✅	✅	✅
Plugins OpenAPI	✅	✅	✅	Java tem um exemplo demonstrando como carregar plugins OpenAPI
Chamada automática de função	✅	✅	✅
Abrir logs de telemetria	✅	🔄	❌
Ganchos e filtros	✅	✅	✅

Avisar formatos de modelo

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

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

Formatos de serialização de prompt

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

Formatos	C#	Python	Java	Notas
YAML	✅	✅	✅
Prontidão	❌	✅	❌

Modalidades de Serviços de IA

Serviços	C#	Python	Java	Notas
Geração de texto	✅	✅	✅	Exemplo: Text-Davinci-003
Conclusão do bate-papo	✅	✅	✅	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: Whisper

Conectores de serviço AI

Pontos finais	C#	Python	Java	Notas
OpenAI	✅	✅	✅
Azure OpenAI	✅	✅	✅
Outros endpoints que suppoprt APIs OpenAI	✅	✅	✅	Inclui Ollama, LLM Studio, Azure Model-as-a-service, etc.
API de inferência de rosto abraçado	🔄	❌	❌	Em breve no Python, nem todos os cenários são cobertos para .NET

Conectores de memória (experimental)

Importante

Todos os conectores de memória existentes são atualmente experimentais e serão substituídos por conectores de armazenamento vetorial. Estes fornecerão mais funcionalidade através de uma camada de abstração atualizada.

Conectores de memória	C#	Python	Java
Pesquisa de IA do Azure	✅	✅	✅
Cromo	✅	✅	❌
DuckDB	✅	❌	❌
Milvus	🔄	✅	❌
Pinecone	✅	✅	❌
Postgres	✅	✅	❌
Qdrant	✅	🔄	❌
Redis	✅	🔄	❌
Sqlite	✅	❌	🔄
Tecelagem	✅	✅	❌

Conectores de armazenamento vetorial (experimental)