合集-SemanticKernel
摘要：创建kernel // Create a kernel with OpenAI chat completion Kernel kernel = Kernel.CreateBuilder() .AddOpenAIChatCompletion( modelId:"使用的模型id" , apiKey: "
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摘要：本文介绍了SemanticKernel如何使用自有数据聊天。
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摘要：本文介绍了在SemanticKernel中如何使用插件。
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摘要：本文介绍了如何让其他模型也能在SemanticKernel中调用本地函数。
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摘要：本文基于开源的大语言模型与 SemanticKernel 进行了大语言模型的应用 AI Agent 的初次探索。
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摘要：本文为动手学Avalonia：基于硅基流动构建一个文生图应用系列（一）。
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摘要：本文介绍了基于SemanticKernel/C#的检索增强生成(RAG)简易实践。
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摘要：本文介绍了在SemanticKernel/C#中如何使用Ollama中的对话模型与嵌入模型用于本地离线场景。
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摘要：本文介绍了在SemanticKernel/C#中如何实现接口，接入本地嵌入模型。
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摘要：本文介绍了如何基于SiliconCloud快速体验GraphRag.Net。
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摘要：本文介绍了AvaloniaChat：一个基于大语言模型用于翻译的简单应用。
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摘要：本文介绍了最佳实践：在AvaloniaChat中接入SiliconCloud。
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摘要：AvaloniaChat介绍 一个使用大型语言模型进行翻译的简单应用。 我自己的主要使用场景 在看英文文献的过程中，比较喜欢对照着翻译看，因此希望一边是英文一边是中文，虽然某些软件已经自带了翻译功能，但还是喜欢大语言模型的翻译，但每次都要将英文复制粘贴过去还要自己手动添加prompt，还无法对照着看
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摘要：SimpleRAG：基于WPF与Semantic Kernel实现的一个简单的RAG应用。
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摘要：本文介绍了Semantic Kernel/C#：接入智谱AI的两种方式。
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摘要：本文介绍了AvaloniaChat-v0.0.2：兼容智谱AI 快速使用指南。
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摘要：使用SiliconCloud快速体验SimpleRAG（手把手教程）
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摘要：使用Ollama本地离线体验SimpleRAG（手把手教程）。
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摘要：Funcion Calling介绍 函数调用允许您将模型如gpt-4o与外部工具和系统连接起来。这对于许多事情都很有用，比如为AI助手赋能，或者在你的应用程序与模型之间建立深度集成。 如果您了解或者使用过Semantic Kernel可能会发现除了OpenAI支持Function Calling的模
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摘要：Funcion Calling介绍 函数调用允许您将模型如gpt-4o与外部工具和系统连接起来。这对于许多事情都很有用，比如为AI助手赋能，或者在你的应用程序与模型之间建立深度集成。 如果您了解或者使用过Semantic Kernel可能会发现除了OpenAI支持Function Calling的模
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