Microsoft, GPT-4 gibi büyük dil modellerinin (LLM'ler) koda entegrasyonunu çok daha kolay hale getiren Semantic Kernel SDK'yı sunar. İstemleri, girdileri ve odaklanmış çıktıları yönetmenin karmaşıklığı bu SDK ile basitleştirilerek dil modelleri ve geliştiriciler arasındaki boşlukta köprü kurulur.
Bir yapay zeka modelini kodunuza entegre etme süreci, iki farklı bilgi işlem yöntemi arasındaki sınırı aşmayı içerdiğinden oldukça zorlayıcı olabilir. LLM'lerle etkileşim için geleneksel programlama yöntemleri yeterli değildir. İhtiyaç duyulan şey, farklı alanlar arasında çeviri yapan, bağlamı yönetmenin ve çıktıları kaynak verilere dayalı tutmanın bir yolunu sağlayan daha yüksek düzeyli bir soyutlamadır.
Birkaç hafta önce Microsoft, Prompt Engine adlı ilk LLM paketleyicisini piyasaya sürdü. Bundan yola çıkarak yazılım devi, şimdi Azure OpenAI ve OpenAI'nin API'leri ile çalışmak için daha güçlü C# aracı Semantic Kernel'i tanıttı. Bu açık kaynaklı araç, çeşitli örnek uygulamalarla birlikte GitHub'da mevcuttur.
İsim seçimi, bir LLM'nin birincil amacının anlaşılmasını ifade eder. Anlamsal Çekirdek, ilk kullanıcı isteğini (sorma) kullanarak modeli, ilişkili kaynaklardaki geçişleri düzenlemek, isteği yerine getirmek ve bir yanıt (almak) döndürmek için yönlendirerek doğal dil girdilerine ve çıktılarına odaklanır.
Anlamsal Çekirdek, LLM API'leri için bir işletim sistemi gibi işlev görür, girdileri alır, dil modeliyle çalışarak bunları işler ve çıktıları döndürür. Çekirdeğin orkestrasyon rolü, yalnızca istemleri ve bunlarla ilişkili belirteçleri değil, aynı zamanda bellekleri, diğer bilgi hizmetlerine bağlayıcıları ve bilgi istemleri ile geleneksel kodu karıştıran önceden tanımlanmış becerileri yönetmede çok önemlidir.
Semantic Kernel, dosyalarla ve anahtar/değer depolamasıyla çalışan anılar kavramı aracılığıyla bağlamı yönetir. Üçüncü bir seçenek olan anlamsal bellek , içeriği LLM'nin metinlerin anlamlarını temsil etmek için kullandığı sayı dizileri olan vektörler veya katıştırmalar olarak ele alır. Bu gömülü vektörler, temel alınan modelin alaka düzeyini, tutarlılığı korumasına ve rastgele çıktı üretme olasılığını azaltmasına yardımcı olur.
Geliştiriciler, yerleştirmeleri kullanarak, bir istek için mevcut belirteçleri tüketmeden daha odaklanmış istemler oluşturmak için büyük istemleri metin bloklarına ayırabilir (örneğin, GPT-4'ün giriş başına 8.192 belirteç sınırı vardır).
Bağlayıcılar, Semantik Çekirdekte önemli bir rol oynayarak mevcut API'lerin LLM'lerle entegrasyonuna izin verir. Örneğin, bir Microsoft Graph bağlayıcısı, bir isteğin çıktısını bir e-postayla gönderebilir veya kuruluş şemasındaki ilişkilerin açıklamasını oluşturabilir. Bağlayıcılar ayrıca, çıktıların verilere göre kullanıcıya göre uyarlanmasını sağlamak için bir tür rol tabanlı erişim denetimi sağlar.
Anlamsal Çekirdeğin üçüncü ana bileşeni, Azure İşlevlerine benzer şekilde, LLM bilgi istemlerini ve geleneksel kodu karıştıran işlevlerin kapsayıcıları olan becerilerdir . Özel istemleri bir araya getirmek ve LLM destekli uygulamalar oluşturmak için kullanılabilirler.
Bir işlevin çıktıları diğerine zincirlenebilir ve yerel işleme ile LLM işlemlerini karıştıran bir işlev ardışık düzeninin oluşturulmasına olanak tanır. Bu şekilde geliştiriciler, gerektiğinde seçilebilen ve kullanılabilen esnek beceriler geliştirebilir.
Anlamsal Çekirdek güçlü bir araç olmasına rağmen, etkili uygulamalar oluşturmak için dikkatli düşünme ve planlama gerektirir. Geliştiriciler yerel kodun yanı sıra SDK'yı stratejik olarak kullanarak LLM'lerin potansiyelinden yararlanabilir ve geliştirme sürecini daha verimli ve üretken hale getirebilir. Başlarken yardımcı olmak için Microsoft, kendi işletmesi içinde LLM uygulamaları oluştururken öğrendiği en iyi uygulama yönergelerinin bir listesini sağlar.
Modern yazılım geliştirme bağlamında, Microsoft'un Semantic Kernel SDK'sı kendisini büyük dil modellerini çeşitli uygulamalara entegre etmek için kilit bir kolaylaştırıcı olarak konumlandırıyor. Uygulanması, AppMaster no-code platformu ve web sitesi oluşturucuları gibi araçlara büyük ölçüde fayda sağlayabilir ve geniş bir kullanıcı yelpazesi için daha esnek ve verimli çözümler sunar.
