Semantic Kernel
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Semantic Kernel
紹介 :
Semantic Kernelは、OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Faceなどの大規模言語モデル(LLM)を統合したソフトウェア開発キット(SDK)です。開発者は、連結可能なプラグインを定義することで、数行のコードでAIとのインタラクションを実現できます。AIプラグインの自動編成が特徴で、ユーザーはLLMを使用して特定の目標を達成するための計画を生成し、Semantic Kernelがその計画を実行します。
ターゲットユーザー :
Semantic Kernelは、アプリケーションに高度なLLMテクノロジーを迅速に統合したい開発者や企業に最適です。チャットボットの構築、ワークフローの自動化、既存アプリケーションのインテリジェンス強化など、Semantic Kernelは必要なツールとサポートを提供します。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 50.2K
使用シナリオ
開発者は、Semantic Kernelを使用して、ユーザーの問い合わせに自動的に回答できるインテリジェントなカスタマーサービスシステムを作成できます。
企業は、Semantic Kernelを利用して、自動化されたデータ分析ツールを開発し、意思決定の効率を向上させることができます。
教育分野では、Semantic Kernelを使用してインテリジェントな学習アシスタントを開発し、パーソナライズされた学習体験を提供できます。
製品特徴
C#、Python、Javaなどの従来のプログラミング言語をサポート。
連結可能なプラグインを定義することで、AI統合プロセスを簡素化。
AIプラグインの自動編成機能を持ち、ユーザーの目標計画を生成および実行。
C#とPythonのJupyter Notebookを提供し、迅速な学習を促進。
詳細なAPIリファレンスドキュメントを提供し、開発者の参照を容易に。
活発なコミュニティがあり、コードの貢献とフィードバックを歓迎。
MITライセンスに準拠し、オープンソースで無料利用可能。
使用チュートリアル
1. 使用したいプログラミング言語バージョン(C#、Python、またはJava)を選択します。
2. OpenAIまたはAzure OpenAIのAPIキーを取得します。
3. 選択した言語に応じて、対応するSemantic KernelライブラリまたはSDKをインストールします。
4. ドキュメントまたはJupyter Notebookのサンプルコードを参照して、独自のアプリケーションを作成します。
5. アプリケーションでAPIキーおよびその他の必要なパラメーターを設定します。
6. アプリケーションを実行し、Semantic Kernelの機能をテストします。
7. 必要に応じて、コミュニティディスカッションに参加したり、コードに貢献したりして、Semantic Kernelの機能をさらに拡張します。
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