মাইক্রোসফ্ট সিমান্টিক কার্নেল SDK প্রবর্তন করেছে, যা GPT-4-এর মতো বৃহৎ ভাষা মডেল (LLMs) এর একীকরণকে অনেক সহজ করে দিয়েছে। প্রম্পট, ইনপুট এবং ফোকাসড আউটপুটগুলি পরিচালনার জটিলতাগুলিকে এই SDK দিয়ে সরল করা হয়েছে, যা ভাষার মডেল এবং বিকাশকারীদের মধ্যে ব্যবধান পূরণ করে।
আপনার কোডে একটি AI মডেলকে একীভূত করার প্রক্রিয়াটি বেশ চ্যালেঞ্জিং হতে পারে, কারণ এতে কম্পিউটিংয়ের দুটি ভিন্ন উপায়ের মধ্যে একটি সীমানা অতিক্রম করা জড়িত। এলএলএম-এর সাথে মিথস্ক্রিয়া করার জন্য ঐতিহ্যগত প্রোগ্রামিং পদ্ধতি যথেষ্ট নয়। যা প্রয়োজন তা হল একটি উচ্চ-স্তরের বিমূর্ততা যা বিভিন্ন ডোমেনের মধ্যে অনুবাদ করে, প্রসঙ্গ পরিচালনা করার একটি উপায় প্রদান করে এবং আউটপুটগুলিকে উৎস ডেটাতে ভিত্তি করে রাখে।
কয়েক সপ্তাহ আগে, মাইক্রোসফ্ট প্রম্পট ইঞ্জিন নামে তার প্রথম এলএলএম র্যাপার প্রকাশ করেছে। সেই থেকে তৈরি করে, সফ্টওয়্যার জায়ান্টটি এখন তার আরও শক্তিশালী C# টুল, Semantic Kernel উন্মোচন করেছে, Azure OpenAI এবং OpenAI এর API-এর সাথে কাজ করার জন্য। এই ওপেন-সোর্স টুলটি বেশ কয়েকটি নমুনা অ্যাপ্লিকেশন সহ GitHub-এ উপলব্ধ।
নামের পছন্দ একটি LLM এর প্রাথমিক উদ্দেশ্য বোঝার ইঙ্গিত দেয়। সেমান্টিক কার্নেল প্রাকৃতিক ভাষা ইনপুট এবং আউটপুটগুলিতে ফোকাস করে মডেলটিকে প্রাথমিক ব্যবহারকারীর অনুরোধ (জিজ্ঞাসা) ব্যবহার করে সংশ্লিষ্ট সংস্থানগুলির মধ্য দিয়ে অর্কেস্ট্রেট করার জন্য, অনুরোধটি পূরণ করে এবং একটি প্রতিক্রিয়া (গেট) ফিরিয়ে দেয়।
শব্দার্থিক কার্নেল LLM API-এর জন্য একটি অপারেটিং সিস্টেমের মতো কাজ করে, ইনপুট গ্রহণ করে, ভাষা মডেলের সাথে কাজ করে সেগুলিকে প্রক্রিয়াজাত করে এবং আউটপুট ফেরত দেয়। কার্নেলের অর্কেস্ট্রেশন ভূমিকা শুধুমাত্র প্রম্পট এবং তাদের সাথে সম্পর্কিত টোকেনগুলিই নয়, স্মৃতি, অন্যান্য তথ্য পরিষেবাগুলির সংযোগকারী এবং পূর্বনির্ধারিত দক্ষতা যা প্রম্পট এবং প্রচলিত কোডকে মিশ্রিত করে তা পরিচালনা করার জন্য অপরিহার্য।
শব্দার্থিক কার্নেল স্মৃতির ধারণার মাধ্যমে প্রসঙ্গ পরিচালনা করে, ফাইল এবং কী-মানের স্টোরেজ নিয়ে কাজ করে। একটি তৃতীয় বিকল্প, শব্দার্থিক মেমরি , বিষয়বস্তুকে ভেক্টর বা এম্বেডিং হিসাবে বিবেচনা করে, যা এলএলএম পাঠ্যের অর্থ উপস্থাপন করতে ব্যবহার করে এমন সংখ্যার অ্যারে। এই এমবেডেড ভেক্টরগুলি অন্তর্নিহিত মডেলটিকে প্রাসঙ্গিকতা, সুসংগততা বজায় রাখতে এবং এলোমেলো আউটপুট তৈরির সম্ভাবনা কমাতে সহায়তা করে।
এম্বেডিং ব্যবহার করে, বিকাশকারীরা একটি অনুরোধের জন্য উপলব্ধ টোকেনগুলিকে শেষ না করে আরও ফোকাসড প্রম্পট তৈরি করতে পাঠ্যের ব্লকগুলিতে বড় প্রম্পটগুলিকে বিভক্ত করতে পারে (যেমন, GPT-4 এর প্রতি ইনপুট 8,192 টোকেনের সীমা রয়েছে)।
সংযোগকারীরা শব্দার্থিক কার্নেলে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে, যা এলএলএম-এর সাথে বিদ্যমান API-এর একীকরণের অনুমতি দেয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি মাইক্রোসফ্ট গ্রাফ সংযোগকারী একটি ইমেলে একটি অনুরোধের আউটপুট পাঠাতে পারে বা সংস্থার চার্টে সম্পর্কের একটি বিবরণ তৈরি করতে পারে। সংযোগকারীরা তাদের ডেটার উপর ভিত্তি করে আউটপুটগুলি ব্যবহারকারীর জন্য উপযুক্ত কিনা তা নিশ্চিত করতে ভূমিকা-ভিত্তিক অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণের একটি ফর্মও প্রদান করে।
শব্দার্থিক কার্নেলের তৃতীয় প্রধান উপাদান হল দক্ষতা , যা ফাংশনের ধারক যা LLM প্রম্পট এবং প্রচলিত কোড মিশ্রিত করে, Azure ফাংশনের মতো। এগুলিকে একত্রে বিশেষ প্রম্পট চেইন করতে এবং এলএলএম-চালিত অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
একটি ফাংশনের আউটপুট অন্যটির সাথে চেইন করা যেতে পারে, যা নেটিভ প্রসেসিং এবং এলএলএম অপারেশনগুলিকে মিশ্রিত করে এমন ফাংশনগুলির একটি পাইপলাইন নির্মাণের অনুমতি দেয়। এইভাবে, বিকাশকারীরা নমনীয় দক্ষতা তৈরি করতে পারে যা প্রয়োজন অনুসারে নির্বাচন এবং ব্যবহার করা যেতে পারে।
যদিও শব্দার্থিক কার্নেল একটি শক্তিশালী টুল, এটি কার্যকর অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার জন্য সতর্ক চিন্তাভাবনা এবং পরিকল্পনার প্রয়োজন। নেটিভ কোডের সাথে কৌশলগতভাবে SDK ব্যবহার করে, ডেভেলপাররা LLM-এর সম্ভাবনাকে কাজে লাগাতে পারে, যা উন্নয়ন প্রক্রিয়াটিকে আরও দক্ষ এবং উত্পাদনশীল করে তোলে। শুরু করতে সহায়তা করার জন্য, মাইক্রোসফ্ট তার নিজস্ব ব্যবসার মধ্যে LLM অ্যাপ্লিকেশনগুলি তৈরি থেকে শেখা সেরা অনুশীলন নির্দেশিকাগুলির একটি তালিকা প্রদান করে৷
আধুনিক সফ্টওয়্যার বিকাশের প্রেক্ষাপটে, মাইক্রোসফ্ট এর শব্দার্থিক কার্নেল SDK বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে বড় ভাষার মডেলগুলিকে একীভূত করার জন্য একটি মূল সক্ষমকারী হিসাবে অবস্থান করে। এটির বাস্তবায়ন AppMaster no-code প্ল্যাটফর্ম এবং ওয়েবসাইট নির্মাতাদের মতো সরঞ্জামগুলিকে ব্যাপকভাবে উপকৃত করতে পারে, যা বিস্তৃত ব্যবহারকারীদের জন্য আরও নমনীয় এবং দক্ষ সমাধান প্রদান করে।
