Semantic Kernel 入门系列之二: 深入理解Semantic Kernel相关概念
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1. 前言
在上一篇文章中，我们简单介绍了 Semantic Kernel（简称 SK）的基本概念。作为微软推出的 AI 集成框架，SK 通过协调大模型（如 GPT）与自定义功能，帮助开发者快速构建智能应用。本文将进一步深入解析 SK 的四个核心概念：内核（Kernel）、插件（Plugins）、函数调用（Function Calling） 和 规划（Planning），并通过实例演示其应用场景。
2. 内核（Kernel）：AI 应用的“大脑”
内核是 SK 的核心组件，扮演着 依赖注入容器 的角色。它的核心职责是统一管理 AI 应用所需的所有服务和插件，并协调它们的生命周期。
2.1 内核的工作原理
当用户向应用发送请求时，内核会完成以下关键步骤：
- 选择 AI 服务：根据配置自动选择合适的大模型（如 OpenAI、Azure AI 等）。
- 构建提示词：结合用户输入和预设模板生成提示词。
- 调用 AI 服务：将提示词发送给大模型并接收响应。
- 解析结果：将大模型的返回结果解析为结构化数据。
- 返回应用：将最终结果传递给用户端，形成闭环。
2.2 内核的优势
- 中间件支持：开发者可以插入日志、监控等中间件，记录每一步执行过程。
- 生命周期管理：统一管理服务和插件的初始化、调用和销毁。
示例：
在开发中，创建内核通常只需一行代码（C#）：
var kernel = Kernel.CreateBuilder().Build();
3. 插件（Plugins）：扩展 AI 的能力边界
插件是 SK 的“功能模块”，通过封装函数（Functions）向大模型提供增强能力。例如，一个“天气插件”可以包含查询城市编号和获取天气的函数。
3.1 插件的核心作用
- 功能解耦：将业务逻辑封装为独立模块，便于复用和维护。
- 自动化调用：大模型基于用户请求，自动规划并调用插件中的函数。
示例场景：
假设开发一个写作插件（WriterPlugin），包含 ShortPoem（生成短诗）和 StoryGen（生成故事）函数。当用户请求“生成一首短诗并改编成故事”时，SK 会自动调用这两个函数，并将结果拼接后返回。
3.2 插件的实现要点
- 标记函数：使用
[KernelFunction]特性声明可被调用的方法。 - 描述清晰：通过注释或元数据说明函数的作用和参数，帮助大模型理解其用途。
4. 规划（Planning）：智能调度的指挥官
规划是 SK 的“决策引擎”，负责协调多个插件和函数，解决复杂问题。
4.1 规划的应用场景
假设用户提问：“杭州的天气怎么样？” 若直接调用天气查询函数，但该函数需要城市编号而非中文名，规划机制会自动执行以下步骤：
- 调用“根据城市名获取编号”函数，将“杭州”转换为编号。
- 使用编号调用“查询天气”函数，返回结果。
4.2 规划的优势
- 自动化流程：无需手动编写调用顺序，SK 自动迭代解决问题。
- 灵活性：支持多步骤、多插件的复杂逻辑组合。
5. 函数调用（Function Calling）：自动化的执行引擎
函数调用是 SK 实现插件与大模型协作的关键机制，其流程如下：
- 序列化函数：将内核中所有可用函数及其参数转换为 JSON 结构。
- 发送请求：将用户输入和序列化后的函数列表发送给大模型。
- 模型处理：大模型决定返回聊天消息还是调用函数。
- 执行函数：若需调用函数，SK 提取函数名和参数并执行。
- 迭代处理：将函数结果返回给大模型，继续生成最终响应。
示例：
当用户问“杭州的天气”时，SK 自动调用 GetCityCode("杭州") 和 GetWeather(12345)，最终返回结果。
6. 实战演示：开发一个天气插件
以下是一个简化的实现步骤（以 C# 为例）：
- 定义插件类
public class WeatherPlugin
{
[KernelFunction]
[Description("根据城市名称获取城市编号")]
public int GetCityCode(string cityName) => cityName == "杭州" ? 12345 : 0;
[KernelFunction]
[Description("根据城市编号获取天气")]
public string GetWeather(int cityCode) => cityCode == 12345 ? "晴，25℃" : "未知";
}
- 注册插件到内核
var kernel = Kernel.CreateBuilder()
.AddPlugin(new WeatherPlugin(), "WeatherPlugin")
.Build();
- 用户提问测试
用户输入：杭州的天气怎么样？
输出：杭州的天气是晴，25℃。
7. 总结与建议
7.1 核心价值
- 降低开发门槛：通过自动化规划与函数调用，开发者无需手动编排复杂逻辑。
- 灵活扩展：插件机制允许快速集成新功能，适应多样化需求。
7.2 给初学者的建议
- 从简单插件入手：例如实现一个“时间查询”或“单位转换”插件。
- 重视函数描述：清晰的描述能帮助大模型更准确地调用函数。
- 善用中间件：通过日志中间件调试流程，快速定位问题。
更多资料可以参考: https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/overview/
