Semantic Kernel Copilot Demo

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Die Semantic Kernel Copilot Demo ist eine auf .NET basierende Showcases-Anwendung, die Entwickler durch die Orchestrierung von KI-Workflows mit Microsoft’s Semantic Kernel führt. Sie integriert LLM Prompt-Ketten, Speichermanagement und Skill-Plugins, um einen anpassbaren Copiloten zu erstellen, der Aufgaben wie Kalenderabfragen, E-Mail-Entwürfe, Datenabfragen und externe API-Aufrufe verwalten kann. Dieses praktische Demo beschleunigt die Prototypentwicklung intelligenter Agenten mit erweiterbarer Architektur.
Hinzugefügt am:
Soziale & E-Mail:
Plattform:
May 01 2025
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Semantic Kernel Copilot Demo
Die Semantic Kernel Copilot Demo ist eine auf .NET basierende Showcases-Anwendung, die Entwickler durch die Orchestrierung von KI-Workflows mit Microsoft’s Semantic Kernel führt. Sie integriert LLM Prompt-Ketten, Speichermanagement und Skill-Plugins, um einen anpassbaren Copiloten zu erstellen, der Aufgaben wie Kalenderabfragen, E-Mail-Entwürfe, Datenabfragen und externe API-Aufrufe verwalten kann. Dieses praktische Demo beschleunigt die Prototypentwicklung intelligenter Agenten mit erweiterbarer Architektur.
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May 01 2025
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Was ist Semantic Kernel Copilot Demo?

Semantic Kernel Copilot Demo ist eine End-to-End-Referenzanwendung, die zeigt, wie man mit Microsoft’s Semantic Kernel Framework fortschrittliche KI-Agenten baut. Das Demo bietet Prompt-Ketten für mehrstufiges Denken, Speichermanagement zur Rückholung des Kontexts über Sitzungen hinweg und eine plugin-basierte Skill-Architektur, die die Integration mit externen APIs oder Diensten ermöglicht. Entwickler können Konnektoren für Azure OpenAI oder OpenAI-Modelle konfigurieren, benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen definieren und domänenspezifische Skills wie Kalenderzugriff, Dateibearbeitung oder Datenabruf implementieren. Das Beispiel zeigt, wie diese Komponenten orchestriert werden, um einen konversationalen Copiloten zu erstellen, der Benutzerabsichten versteht, Aufgaben ausführt und den Kontext im Laufe der Zeit bewahrt, was die schnelle Entwicklung personalisierter KI-Assistenten fördert.

Wer wird Semantic Kernel Copilot Demo verwenden?

  • Softwareentwickler
  • KI-Forscher
  • Technische Produktmanager
  • Bildungsreferenten
  • KI-Enthusiasten

Wie verwendet man Semantic Kernel Copilot Demo?

  • Schritt 1: Klonen des GitHub-Repositories von https://github.com/bbence84/semantic_kernel_copilot_demo
  • Schritt 2: Installieren des .NET 6.0 SDK oder höher
  • Schritt 3: Umgebungsvariablen für OPENAI_API_KEY oder AZURE_OPENAI setzen
  • Schritt 4: NuGet-Pakete wiederherstellen und Lösung bauen
  • Schritt 5: Skills und Prompt-Vorlagen in appsettings.json konfigurieren
  • Schritt 6: Konsole oder Webanwendung starten und mit dem Copiloten interagieren
  • Schritt 7: Skills erweitern oder anpassen durch Bearbeiten der Skill-Klassen und Vorlagen

Plattform

  • mac
  • windows
  • linux

Die Kernfunktionen und Vorteile von Semantic Kernel Copilot Demo

Die Hauptfunktionen

  • LLM Prompt-Ketten
  • Kontextuelles Speichermanagement
  • Plugin-basierte Skill-Architektur
  • Azure- oder OpenAI-Modell-Integration
  • Benutzerdefinierte Prompt-Vorlagenverwaltung
  • Konversationelle Aufgabenorchestrierung

Die Vorteile

  • Schnelle Prototypentwicklung von KI-Agenten
  • Modulares und erweiterbares Design
  • Wiederverwendbare Skill-Komponenten
  • Plattformübergreifende .NET-Unterstützung
  • Vereinfachte LLM-Integrationen

Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Semantic Kernel Copilot Demo

  • Entwicklung von individuellen konversationalen Assistenten für Geschäfts-Workflows
  • Prototyping von KIgesteuerter Aufgabenautomatisierung für E-Mail, Kalender, Datenabfragen
  • Bildungs-Demos zum Lernen von Prompt-Orchestrierung
  • Integration von LLMs mit externen APIs über Plugin-Skills

FAQs zu Semantic Kernel Copilot Demo

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Die Hauptwettbewerber und Alternativen von Semantic Kernel Copilot Demo?

  • Microsoft Bot Framework
  • LangChain
  • LlamaIndex
  • Rasa

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