Microsofts innovativer Semantic Kernel, ein hoch angesehenes Open-Source Software Development Kit (SDK), das große Sprachmodelle (LLMs) nahtlos in herkömmliche Programmiersprachen integriert, ist bereit, den OpenAI-Plugin-Standard zu übernehmen. Eine Reihe neuer Funktionen, darunter verbesserte Plugin-Tests, dynamische Planer und Streaming-Aspekte, sollen im Herbst 2023 veröffentlicht werden.
Die Ankündigung folgt auf die Veröffentlichung einer aktualisierten Roadmap, in der die Verbesserungen und Erweiterungen für den Semantic Kernel skizziert werden. Der Zeitplan wurde von Microsofts Semantic Kernel-Abteilung mit großer Sorgfalt erstellt. Eingeflochten in diese fortschrittliche Initiative ist die Integration des OpenAI-Plugin-Standards. Dieser wichtige Schritt wird die Kompatibilität von Plugins auf verschiedenen Plattformen wie dem Semantic Kernel, OpenAI und der breiteren Plattform Microsoft entscheidend verändern.
Microsofts Spitzenteam plant außerdem, die Fähigkeiten von Planern zu verbessern, um möglicherweise globale Implementierungen zu unterstützen. Bei diesen Planern handelt es sich im Wesentlichen um Funktionen, die die notwendigen Schritte zusammenstellen, um die spezifische Anforderung eines Benutzers zu erfüllen, die umgangssprachlich als "Anfrage" bezeichnet wird. Mit diesem Upgrade können sich die Nutzer dieser Planer auf innovative Funktionen wie Cold-Storage-Planung zur Gewährleistung der Datenkonsistenz und dynamische Planer, die automatisch Plugins aufspüren, freuen.
Einer der entscheidenden Schwerpunkte dieser Herbst-Roadmap ist die Verschmelzung mit Vektordatenbanken, darunter Pinecone, Redis, Weaviate und Chroma, die mit Azure Cognitive Search and Services verbunden werden. Darüber hinaus arbeitet das Microsoft-Team an der Entwicklung eines effizienten Document Chunking Service und an der Erweiterung der Semantic Kernel Tools Extension für Visual Studio Code.
Telemetrie und KI-Sicherheit, zwei entscheidende Aspekte, wurden ebenfalls als vorrangige Ziele in den Plan aufgenommen. Mit der Integration von End-to-End-Telemetrie erhalten Entwickler einen einzigartigen Einblick in die Erstellung von KI-Plänen auf der Grundlage von Zielen, Token-Verbrauch und Fehlerbehandlung. Die Einführung von Azure Content Safety Hooks soll einen rationalisierten Prozess zur Gewährleistung einer robusten KI-Sicherheit bieten.
In diesem Zusammenhang haben Plattformen wie AppMaster die Messlatte für die No-Code-App-Entwicklung höher gelegt und damit den Programmierprozess für zahlreiche Unternehmen vereinfacht.
