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《AI大模型应知应会100篇》第58篇：Semantic Kernel：微软的大模型应用框架

news 来源：原创 2025/7/27 23:04:44

第58篇：Semantic Kernel：微软的大模型应用框架

——用C#和Python构建下一代AI应用的统一编程范式

📌 摘要

随着大模型（LLM）技术的快速发展，如何将这些强大的语言模型与传统代码系统进行无缝集成，成为开发者面临的核心挑战。为此，微软推出了 Semantic Kernel（简称SK） —— 一个融合了语义逻辑与程序逻辑的轻量级 SDK，支持 C# 和 Python，是连接传统开发与生成式 AI 的桥梁。

本文将带你从零开始，深入理解 Semantic Kernel 的核心架构、关键组件和实战开发流程，并通过多个真实代码示例帮助你快速上手这一前沿框架。

✅ 适合对象：AI初中级开发者、熟悉C#/Python的工程人员
🧪 实战内容：Kernel配置、语义函数定义、Planner调度、Plugin开发
🛠️ 工具链完整：OpenAI/Azure OpenAI接入、Docker部署、日志监控
🎯 场景覆盖：智能助手、企业自动化、多模态处理

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🔍 核心概念与知识点

1. Semantic Kernel架构基础【实战部分】

1.1 核心概念：Kernel、Plugins、Functions与Planners

组件	功能
Kernel	核心运行时，管理模型、插件、上下文等
Function	最小可执行单元，可以是语义函数或原生函数
Plugin	一组相关功能的集合，用于组织和封装
Planner	负责解析用户意图并生成执行计划

📌 示例结构：

Kernel
├── Model: gpt-4 / Azure OpenAI
├── Plugins:
│   ├── SummarizerPlugin
│   └── NewsSearchPlugin
└── Planner: SequentialPlanner / ActionPlanner

1.2 跨语言设计：C#与Python实现的对比与选择

特性	C#	Python
性能	更高（.NET生态）	灵活易读
社区	微软生态强	开源社区活跃
部署	Windows/.NET 兼容性好	多平台通用
IDE 支持	VS/VS Code 强大	Jupyter/JetBrains 支持良好

📌 建议使用场景：

C#：企业内部系统、Windows服务、.NET微服务；
Python：原型开发、研究实验、Jupyter Notebook 快速验证；

1.3 与传统编程的融合：编程范式转变与思维模型

Semantic Kernel 的最大亮点在于其 混合编程范式：

传统编程：控制流、数据结构、状态管理；
语义编程：自然语言描述任务、自动编排、推理决策；

📌 示例：使用语义函数替代硬编码逻辑

// 传统方式
string summary = SummarizeText(text);// 使用 SK
var result = await kernel.InvokeAsync("Summarizer", "Summarize", new() { ["input"] = text });

1.4 与其他框架的区别：与LangChain/LlamaIndex的对比

框架	设计理念	优势	不足
LangChain	流程驱动、模块化	插件丰富、生态成熟	学习曲线陡峭
LlamaIndex	数据驱动、检索优化	知识库能力强	编排能力弱
Semantic Kernel	混合编程、跨语言统一	易于集成、微软生态友好	生态仍在成长中

🧩 核心组件开发【实战部分】

2.1 Kernel配置：连接不同模型的设置方法

C# 示例

using Microsoft.SemanticKernel;var builder = Kernel.CreateBuilder();
builder.AddOpenAIChatCompletion("gpt-4",Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY")
);
builder.AddAzureOpenAIChatCompletion("deployment-name","https://your-endpoint.openai.azure.com/",Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_KEY")
);var kernel = builder.Build();

📌 解释说明：

AddOpenAIChatCompletion 连接 OpenAI；
AddAzureOpenAIChatCompletion 支持 Azure；
支持多模型共存，便于切换测试。

Python 示例

import semantic_kernel as sk
from semantic_kernel.connectors.ai.open_ai import OpenAIChatCompletionkernel = sk.Kernel()
kernel.add_chat_service("chat_completion",OpenAIChatCompletion("gpt-4", api_key="your-api-key")
)

📌 解释说明：

add_chat_service() 添加 LLM；
支持多种后端（如 HuggingFace、本地模型）；
可结合 LangChain 使用。

2.2 语义函数构建：定义、调用与组合模式

C# 示例

var summarizeFunction = kernel.CreateFunctionFromPrompt("请总结以下内容：{{$input}}",new OpenAIPromptExecutionSettings { Temperature = 0.1 }
);var result = await kernel.InvokeAsync(summarizeFunction, new() { ["input"] = "需要总结的长文本..." });
Console.WriteLine(result);

📌 解释说明：

CreateFunctionFromPrompt 将 Prompt 转为 Function；
支持变量替换（{{$input}}）；
可以设定温度、最大输出长度等参数。

Python 示例

from semantic_kernel.functions import kernel_function@kernel_function()
async def summarize(input: str, kernel: sk.Kernel) -> str:"""总结提供的文本内容"""template = "请总结以下内容：{{$input}}"prompt_config = sk.PromptTemplateConfig(template=template)prompt_template = sk.PromptTemplate(prompt_config)function_config = sk.SemanticFunctionConfig(prompt_config)summary_function = kernel.register_semantic_function("Summarizer", "Summarize", function_config)return await kernel.invoke(summary_function, input=input)

📌 解释说明：

使用装饰器定义语义函数；
register_semantic_function() 注册到命名空间；
支持异步调用。

2.3 Plugins开发：原生函数与语义函数集成

class NewsSearchPlugin:@kernel_function(name="SearchNews", description="搜索互联网上的新闻")async def search_news(self, query: str) -> str:# 模拟搜索return f"搜索结果：{query}"kernel.import_plugin_from_object(NewsSearchPlugin(), plugin_name="News")

📌 解释说明：

@kernel_function 定义 Plugin 中的方法；
import_plugin_from_object() 注册插件；
可结合外部 API（如 Bing Search、Google Custom Search）扩展功能。

2.4 记忆组件：嵌入式存储与检索系统实现

from semantic_kernel.memory import VolatileMemoryStore
from semantic_kernel.connectors.memory.volatile import VolatileMemoryStorememory = VolatileMemoryStore()
kernel.register_memory_store(memory)# 保存记忆
await memory.save_information("general", id="news_001", text="AI 技术正在改变世界")# 检索记忆
results = await memory.search("general", "AI", limit=5)
for result in results:print(result.text)

📌 解释说明：

内置 VolatileMemoryStore 支持短期记忆；
可扩展为 Redis、Chroma、Pinecone 等持久化方案；
支持多命名空间、关键词搜索。

🧠 高级功能应用【实战部分】

3.1 Planner使用：ActionPlanner与SequentialPlanner实现

C# 示例

using Microsoft.SemanticKernel.Planning;var planner = new SequentialPlanner(kernel);
var plan = await planner.CreatePlanAsync("查找关于人工智能的最新新闻，然后总结成中文");var result = await kernel.InvokeAsync(plan);
Console.WriteLine(result);

Python 示例

from semantic_kernel.planning import SequentialPlannerplanner = SequentialPlanner(kernel)
plan = await planner.create_plan("查找关于人工智能的最新新闻，然后总结成中文")result = await kernel.invoke(plan)
print(result)

📌 解释说明：

SequentialPlanner 按顺序执行步骤；
ActionPlanner 支持更复杂的条件分支；
自动识别所需插件并组合调用。

3.2 外部工具集成：结合API与现有系统的方法

import requestsclass WeatherPlugin:@kernel_function(description="获取天气信息")async def get_weather(self, city: str) -> str:response = requests.get(f"https://api.weatherapi.com/v1/current.json?key=YOUR_KEY&q={city}")data = response.json()return f"{city} 当前温度为 {data['current']['temp_c']}℃"

📌 解释说明：

可轻松对接 RESTful API；
支持同步/异步调用；
适用于企业已有系统集成。

3.3 会话与上下文：多轮对话状态管理技术

from semantic_kernel.core_skills.conversation_summary_skill import ConversationSummarySkillsummary_skill = ConversationSummarySkill(kernel)
context = kernel.create_new_context()context.variables.update("user_input", "你喜欢什么样的音乐？")
response = await kernel.run_async("ConversationSummary", "SummarizeConversations", input_vars=context.variables)
print(response)

📌 解释说明：

支持上下文管理；
可用于构建聊天机器人、客服代理；
支持历史压缩、摘要生成。

3.4 嵌入与向量搜索：知识库集成实现

from semantic_kernel.memory import MemoryStore, MemoryRecord
from semantic_kernel.connectors.memory.volatile import VolatileMemoryStorememory = VolatileMemoryStore()
record = MemoryRecord(id="doc1", text="量子计算的基本原理", embedding=[0.1, 0.2, 0.3])
await memory.save_record(record)results = await memory.search("default", "量子计算", limit=5)
for r in results:print(r.text)

📌 解释说明：

支持自定义 Embedding；
可对接 FAISS、Weaviate、Pinecone；
构建 RAG 应用的基础组件。

🧩 企业级应用架构【实战部分】

4.1 微服务集成：分布式系统中的部署模式

使用 ASP.NET Core + SK 构建 REST API；
使用 FastAPI + SK 构建 Python 微服务；
支持 gRPC、Kafka 等通信协议；
可部署在 Azure Functions 或 AWS Lambda 上。

4.2 容器化部署：Docker与Kubernetes环境配置

FROM mcr.microsoft.com/dotnet/sdk:7.0 AS build
WORKDIR /app
COPY *.csproj ./
RUN dotnet restore
COPY . .
RUN dotnet publish -c Release -o outFROM mcr.microsoft.com/dotnet/runtime:7.0
WORKDIR /app
COPY --from=build /app/out .
ENTRYPOINT ["dotnet", "MyApp.dll"]

📌 解释说明：

支持 Docker 化部署；
可部署至 Kubernetes 集群；
支持自动扩缩容。

4.3 日志与监控：可观测性与性能分析

使用 Application Insights（C#）；
使用 Prometheus + Grafana（Python）；
支持 Trace、Metrics、Logs；
可追踪每个 Function 的执行路径与耗时。

4.4 安全最佳实践：企业环境中的安全控制

敏感信息加密（如 API Key）；
RBAC 权限控制；
请求频率限制；
HTTPS 加密通信。

🧩 案例与实例

5.1 智能助手应用：多功能代理的完整实现

使用 Planner 解析用户请求；
集成天气、新闻、翻译等插件；
支持多轮对话与记忆管理；
可部署为 Web API 或桌面应用。

5.2 企业工作流自动化：与现有系统集成的案例

结合 SharePoint 获取文档；
使用 Outlook 发送邮件；
自动提取发票信息并分类；
提升办公效率。

5.3 多模态内容处理：结合图像分析的应用示例

使用 Vision Plugin 分析图片；
结合 GPT-4-Vision 描述图像；
支持图像转文字、图表解读等；
适用于教育、医疗、金融等领域。

🛠️ 实战代码与项目模板

6.1 完整应用脚手架：快速启动项目模板

GitHub 示例地址（假设）：https://github.com/yourname/sk-starter-kit

6.2 自定义Plugin开发：扩展功能的示例代码

天气查询插件；
新闻搜索插件；
文档解析插件；
图像识别插件。

6.3 测试框架：单元测试与集成测试最佳实践

使用 xUnit/NUnit（C#）；
使用 pytest（Python）；
模拟 LLM 返回值进行测试；
支持 Mocking 与断言。

6.4 性能优化指南：大规模应用的配置建议

启用缓存（Redis）；
使用异步接口提升吞吐；
控制并发请求数；
使用批量处理降低延迟。

🧠 总结与扩展思考

7.1 Semantic Kernel在企业环境中的独特优势

微软生态无缝集成：Azure、Office 365、Teams；
跨语言统一接口：C# 与 Python 一致性高；
易于扩展与维护：插件机制清晰；
低门槛入门：无需复杂编排即可上手。

7.2 与微软AI服务生态的集成策略

Azure Cognitive Services；
Microsoft Graph；
Power Platform；
Copilot Studio；
Microsoft Viva & Dynamics 365。

7.3 混合编程范式的未来发展趋势

语义逻辑 + 程序逻辑深度融合；
AutoGen + SK 构建高级代理系统；
RAG + Planning 构建智能决策系统；
多模态 + 多模型协同推理。

📚 参考资料

Semantic Kernel 官方文档：https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/
GitHub 仓库：https://github.com/microsoft/semantic-kernel
Semantic Kernel 中文社区：https://semantickernel.cn/

🧑‍💻 结语

Semantic Kernel 是一个极具潜力的大模型开发框架，它不仅简化了 AI 应用的开发流程，还实现了语义逻辑与传统编程的完美融合。无论你是 C# 开发者还是 Python 工程师，都可以借助 SK 快速构建强大的 AI 应用。

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第58篇：Semantic Kernel：微软的大模型应用框架

📌 摘要

🔍 核心概念与知识点

1. Semantic Kernel架构基础【实战部分】

1.1 核心概念：Kernel、Plugins、Functions与Planners

1.2 跨语言设计：C#与Python实现的对比与选择

1.3 与传统编程的融合：编程范式转变与思维模型

1.4 与其他框架的区别：与LangChain/LlamaIndex的对比

🧩 核心组件开发【实战部分】

2.1 Kernel配置：连接不同模型的设置方法

C# 示例

Python 示例

2.2 语义函数构建：定义、调用与组合模式

C# 示例

Python 示例

2.3 Plugins开发：原生函数与语义函数集成

2.4 记忆组件：嵌入式存储与检索系统实现

🧠 高级功能应用【实战部分】

3.1 Planner使用：ActionPlanner与SequentialPlanner实现

C# 示例

Python 示例

3.2 外部工具集成：结合API与现有系统的方法

3.3 会话与上下文：多轮对话状态管理技术

3.4 嵌入与向量搜索：知识库集成实现

🧩 企业级应用架构【实战部分】

4.1 微服务集成：分布式系统中的部署模式

4.2 容器化部署：Docker与Kubernetes环境配置

4.3 日志与监控：可观测性与性能分析

4.4 安全最佳实践：企业环境中的安全控制

🧩 案例与实例

5.1 智能助手应用：多功能代理的完整实现

5.2 企业工作流自动化：与现有系统集成的案例

5.3 多模态内容处理：结合图像分析的应用示例

🛠️ 实战代码与项目模板

6.1 完整应用脚手架：快速启动项目模板

6.2 自定义Plugin开发：扩展功能的示例代码

6.3 测试框架：单元测试与集成测试最佳实践

6.4 性能优化指南：大规模应用的配置建议

🧠 总结与扩展思考

7.1 Semantic Kernel在企业环境中的独特优势

7.2 与微软AI服务生态的集成策略

7.3 混合编程范式的未来发展趋势

📚 参考资料

🧑‍💻 结语

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