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目标导向
“目标导向”听起来是一个比较高大的词#xff0c;但是却是实际生活中我们处理问题的基本方法和原则。
顾名思义#xff0c;这种方法的核心就是先确定目标#xff0c;然后再寻找实现目标的方法和… Semantic Kernel 的一个核心能力就是实现“目标导向”的AI应用。
目标导向
“目标导向”听起来是一个比较高大的词但是却是实际生活中我们处理问题的基本方法和原则。
顾名思义这种方法的核心就是先确定目标然后再寻找实现目标的方法和步骤。这对于人来说的是很自然的事情但是对于机器则不然。一大堆的指令和控制逻辑其实都是在完成另外一种产出导向的结果。所有的流程和过程都需要提前预定义好然后期待一个结果的产出。
如今借助 LLM AI 的力量我们可以轻松的实现目标导向的过程。
在 Semantic Kernel中Planner就用于这项工作。
我们可以提前准备好所需的Skill根据设定好的最终目标通过Planner可以将目标分解为需要执行的任务列表并且可以指定好对应的参数传递然后逐个任务执行从而实现最终目标。
做好技能准备
为了让LLM AI更好的理解我们所提供的技能需要明确地配置好每个技能本身的描述和参数描述。
对于的Semantic Function来说可以在config.json中配置。以下是一个Translate的配置。
需要注意的就是 description 和 input 参数最终会成为的LLM是否选择使用的判断标准。而这一切都是基于语义化的理解。 {schema: 1,type: completion,description: Translate the input into the specified language,completion: {max_tokens: 1024,temperature: 0.0,top_p: 0.9,presence_penalty: 0.0,frequency_penalty: 0.0},input: {parameters: [{name: input,description: input text,defaultValue: },{name:language,description:the specified language,defaultValue:English}]}}
对于Native Function 可以使用特性进行声明其实 SKFunction 中用于添加Function的描述, SKFunctionContextParameter 用于添加参数的说明。 public class EmailSKill {[SKFunction(Send email conten to receiver)][SKFunctionContextParameter(Name content, Description email content)][SKFunctionContextParameter(Name receiver, Description the email address of receiver)]public void SendTo(SKContext context){var email context[content];var receiver context[receiver];Console.WriteLine($mail to: {receiver} {email});}}
准备好技能之后就可以将这些技能导入到Kernel中等待后续使用。
作为示例这里导入了三个功能:
MySkill.WriteText : 文案写作MySkill.Translate 文本翻译email.SendTo : 邮件发送
使用Planner
然后我们就可以开始使用 Planner了。
0.13之前版本 Planner作为一个核心组件在0.13版本之后从Skill中提升了出来目前0.13版本使用了独立的SequentialPlanner直接创建即可使用。 var planner new SequentialPlanner(kernel);
指定好任务目标。 var goal The PowerBlog is about to release a new product, please write a chinese press release about the new product and send it to mailexample.com;
0.13之前版本 然后就可以直接使用 SequentialPlanner 创建一个Plan了。 var plan await planner.CreatePlanAsync(goal);
此时可以使用plan.ToJson()查看任务编排的情况。 plan.ToJson().Dump(Create Plan);
0.13之前版本 0.13 版本之后任务执行方法更加简单。 由于Plan本身就是一组 ISKFunction,所以可以直接使用 Kernel.RunAsync执行 var result await kernel.RunAsync(plan);
和通常的Skill执行一样查看result.Result即可得到结果。 result.Result.Dump(RESULT);
如果需要逐步执行查看结果或者进行干预的话也可以手动的调用执行过程。执行的状态都由Plan本身来维护使用 HasNextStep可以查看当前所有任务是否执行完成可以使用Plan 的 InvokeNextStepAsync 来执行下一步也可以使用Kernel的StepAsync逐步执行。 async TaskPlan ExecutePlanAsync(IKernel kernel, Plan plan,string input ){while(plan.HasNextStep){if(string.IsNullOrWhiteSpace(input)){await kernel.StepAsync(plan);}else {await kernel.StepAsync(input,plan);}plan.State.Dump();if(!plan.HasNextStep){break;}}return plan;}await ExecutePlanAsync(kernel,plan);
Plan执行完成的结果可以直接使用Plan.State.ToString() 获取。 plan.State.ToString().Dump(RESULT);// output/*PowerBlog很高兴地宣布即将推出我们的最新产品这将彻底改变人们生活的方式。我们一直在不懈努力地开发一款产品它将对我们的客户生活产生重大影响我们相信我们已经做到了这一点。我们的新产品旨在成为一款改变游戏规则的产品为用户提供独特的体验增强他们的日常生活。我们相信这款产品将成为任何想要提高生产力、效率和整体生活质量的人必备的产品。我们知道人们总是在寻找简化生活的方法而这正是我们的新产品的目的。它将帮助用户更好地管理时间保持组织更有效地实现他们的目标。我们很高兴能够向我们的客户提供这款产品我们迫不及待地想看到它对他们生活的积极影响。请继续关注我们最新产品的发布准备体验一种新的生活方式。*/
至此我们就掌握了Semantic Kernel 当前所有的核心概念和基本使用方法。
TIPS: 由于模型的能力问题目前推荐使用GPT4模型执行以上操作。 参考资料
Planner in Semantic Kernel | Microsoft Learnsemantic-kernel/05-using-the-planner.ipynb at main · microsoft/semantic-kernel · GitHubWhat is Semantic Kernel? | Microsoft Learnkernel-syntax-examples/Example12_Planning
