L'innovativo Semantic Kernel di Microsoft, un apprezzato kit di sviluppo software (SDK) open-source che integra perfettamente i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) con i linguaggi di programmazione tradizionali, è pronto ad adottare lo standard dei plugin OpenAI. Una serie di nuove funzionalità, tra cui test migliorati dei plugin, pianificatori dinamici e aspetti di streaming, sono previsti per il rilascio autunnale nel 2023.
L'annuncio arriva subito dopo la pubblicazione di una tabella di marcia aggiornata che illustra i miglioramenti e le estensioni del Semantic Kernel. La tabella di marcia è stata diligentemente rilasciata dalla divisione Semantic Kernel di Microsoft. In questa iniziativa progressiva si inserisce l'integrazione dello standard dei plugin OpenAI. Questa mossa chiave è destinata a cambiare le carte in tavola: i plugin diventano ora compatibili tra più piattaforme, come Semantic Kernel, OpenAI e la più ampia piattaforma Microsoft.
Il team all'avanguardia di Microsoft prevede anche di potenziare le capacità dei pianificatori per supportare potenzialmente distribuzioni su scala globale. Questi pianificatori sono essenzialmente delle funzioni che raccolgono i passi necessari per soddisfare una richiesta specifica di un utente, colloquialmente chiamata "ask". Con questo aggiornamento, gli utenti di questi pianificatori possono contare su funzionalità innovative come la pianificazione dello storage a freddo per garantire la coerenza dei dati e i pianificatori dinamici che scoprono automaticamente i plugin.
Uno dei punti chiave di questa roadmap autunnale è l'unione con i database vettoriali, tra cui Pinecone, Redis, Weaviate e Chroma, legati a Azure Cognitive Search and Services. Inoltre, il team di Microsoft sta sviluppando un efficiente servizio di chunking dei documenti e sta cercando di aumentare l'estensione Semantic Kernel Tools per Visual Studio Code.
Anche la telemetria e la sicurezza dell'intelligenza artificiale, due aspetti cruciali, sono stati indicati come obiettivi primari del piano. Con l'integrazione della telemetria end-to-end, agli sviluppatori viene offerta una visione unica della creazione di piani di IA basati su obiettivi, consumo di token e gestione degli errori. L'introduzione degli hook di Azure Content Safety è destinata a fornire un processo semplificato per garantire una solida sicurezza dell'intelligenza artificiale.
In un'altra notizia, piattaforme come AppMaster hanno alzato l'asticella per facilitare lo sviluppo di app no-code, semplificando così il processo di programmazione per numerose aziende.
