了解内核

项目
11/03/2024

内核是语义内核的核心组件。最简单的情况是，内核是一个依赖项注入容器，用于管理运行 AI 应用程序所需的所有服务和插件。如果将所有服务和插件提供给内核，AI 会根据需要无缝使用它们。

内核位于中心

由于内核具有运行本机代码和 AI 服务所需的所有服务和插件，因此语义内核 SDK 中的几乎每个组件都使用它为代理提供支持。这意味着，如果在语义内核中运行任何提示或代码，内核将始终可用于检索必要的服务和插件。

内核位于语义内核中所有内容的中心

这非常强大，因为它意味着你作为开发人员有一个可以配置和最重要的是监视 AI 代理的位置。例如，从内核调用提示时。执行此操作时，内核将...

选择最佳 AI 服务以运行提示。
使用提供的提示模板生成提示。
将提示发送到 AI 服务。
接收和分析响应。
最后，将 LLM 的响应返回到应用程序。

在整个过程中，可以创建在每个步骤中触发的事件和中间件。这意味着你可以执行日志记录、向用户提供状态更新以及最重要的负责任的 AI 等操作。全部从一个地方。

使用服务和插件生成内核

在生成内核之前，应首先了解存在的两种类型的组件：

	组件	说明
1	服务	其中包括运行应用程序所需的 AI 服务（例如聊天完成）和其他服务（例如日志记录和 HTTP 客户端）。这是在 .NET 中的服务提供程序模式之后建模的，因此我们可以支持跨所有语言的依赖项引入。
2	插件	这些组件由 AI 服务和提示模板用来执行工作。例如，AI 服务可以使用插件从数据库检索数据或调用外部 API 来执行操作。

若要开始创建内核，请在文件顶部导入所需的包：

using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using Microsoft.Extensions.Logging;
using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Plugins.Core;

接下来，可以添加服务和插件。下面是如何添加 Azure OpenAI 聊天完成、记录器和时间插件的示例。

// Create a kernel with a logger and Azure OpenAI chat completion service
var builder = Kernel.CreateBuilder();
builder.AddAzureOpenAIChatCompletion(modelId, endpoint, apiKey);
builder.Services.AddLogging(c => c.AddDebug().SetMinimumLevel(LogLevel.Trace));
builder.Plugins.AddFromType<TimePlugin>();
Kernel kernel = builder.Build();

导入必要的包：

from semantic_kernel import Kernel
from semantic_kernel.connectors.ai.open_ai import AzureChatCompletion
from semantic_kernel.core_plugins.time_plugin import TimePlugin

接下来，可以创建内核。

# Initialize the kernel
kernel = Kernel()

最后，可以添加必要的服务和插件。下面是如何添加 Azure OpenAI 聊天完成、记录器和时间插件的示例。

# Add the Azure OpenAI chat completion service
kernel.add_service(AzureChatCompletion(model_id, endpoint, api_key))

# Add a plugin
kernel.add_plugin(
    TimePlugin(),
    plugin_name="TimePlugin",
)

生成内核

内核可以使用 Kernel.builder().. 为此，可以添加所需的 AI 服务和插件。

Kernel kernel = Kernel.builder()
    .withAIService(ChatCompletionService.class, chatCompletionService)
    .withPlugin(lightPlugin)
    .build();

使用依赖关系注入

在 C# 中，可以使用依赖关系注入来创建内核。为此，需要创建 ServiceCollection 服务和插件并将其添加到其中。下面是如何使用依赖关系注入创建内核的示例。

提示

建议将内核创建为暂时性服务，以便在每次使用后将其释放，因为插件集合是可变的。内核非常轻量（因为它只是服务和插件的容器），因此，为每个使用创建新内核并不是性能问题。

using Microsoft.SemanticKernel;

var builder = Host.CreateApplicationBuilder(args);

// Add the OpenAI chat completion service as a singleton
builder.Services.AddOpenAIChatCompletion(
    modelId: "gpt-4",
    apiKey: "YOUR_API_KEY",
    orgId: "YOUR_ORG_ID", // Optional; for OpenAI deployment
    serviceId: "YOUR_SERVICE_ID" // Optional; for targeting specific services within Semantic Kernel
);

// Create singletons of your plugins
builder.Services.AddSingleton(() => new LightsPlugin());
builder.Services.AddSingleton(() => new SpeakerPlugin());

// Create the plugin collection (using the KernelPluginFactory to create plugins from objects)
builder.Services.AddSingleton<KernelPluginCollection>((serviceProvider) => 
    [
        KernelPluginFactory.CreateFromObject(serviceProvider.GetRequiredService<LightsPlugin>()),
        KernelPluginFactory.CreateFromObject(serviceProvider.GetRequiredService<SpeakerPlugin>())
    ]
);

// Finally, create the Kernel service with the service provider and plugin collection
builder.Services.AddTransient((serviceProvider)=> {
    KernelPluginCollection pluginCollection = serviceProvider.GetRequiredService<KernelPluginCollection>();

    return new Kernel(serviceProvider, pluginCollection);
});

提示

有关如何在 C# 中使用依赖项注入的更多示例，请参阅概念示例。

后续步骤

了解内核后，可以了解可向其添加的所有不同 AI 服务。

了解 AI 服务

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