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拡張可能な設計

  • Um exemplo .NET demonstrando a construção de um Copiloto de IA conversacional com Semantic Kernel, combinando cadeias LLM, memória e plugins.
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    O que é Semantic Kernel Copilot Demo?
    A Demonstração do Copiloto Semantic Kernel é uma aplicação de referência de ponta a ponta que ilustra como construir agentes de IA avançados com a estrutura Semantic Kernel da Microsoft. A demonstração apresenta encadeamento de prompts para raciocínio de múltiplas etapas, gerenciamento de memória para recordar o contexto entre sessões e uma arquitetura de habilidades baseada em plugins que permite integração com APIs ou serviços externos. Os desenvolvedores podem configurar conectores para modelos Azure OpenAI ou OpenAI, definir modelos de prompt personalizados e implementar habilidades específicas de domínio, como acesso a calendários, operações com arquivos ou recuperação de dados. O exemplo mostra como orquestrar esses componentes para criar um copiloto conversacional capaz de compreender intenções do usuário, executar tarefas e manter o contexto ao longo do tempo, promovendo o desenvolvimento rápido de assistentes de IA personalizados.
    Recursos Principais do Semantic Kernel Copilot Demo
    • Encadeamento de prompts LLM
    • Armazenamento de memória contextual
    • Arquitetura de habilidades baseada em plugins
    • Integração com modelos Azure ou OpenAI
    • Gerenciamento de modelos de prompt personalizados
    • Orquestração de tarefas conversacionais
  • Especificação de código aberto para definir, configurar e orquestrar agentes de IA corporativos com ferramentas padronizadas, fluxos de trabalho e integrações.
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    O que é Enterprise AI Agents Spec?
    A Especificação de Agentes de IA Empresariais define uma especificação abrangente para agentes de IA de nível corporativo, incluindo esquemas de manifesto para identidade do agente, descrição, gatilhos, gerenciamento de memória e ferramentas suportadas. A estrutura inclui formatos de definição de ferramentas baseados em JSON, diretrizes para orquestração de pipelines e fluxos de trabalho, e padrões de versionamento para garantir implantações consistentes. Ela suporta extensibilidade por meio do registro de ferramentas personalizadas, melhores práticas de segurança e governança, e integração com várias plataformas de execução. Seguindo seu padrão aberto, as equipes podem construir, compartilhar e manter agentes de IA em múltiplos ambientes, promovendo colaboração, escalabilidade e processos de desenvolvimento uniformes dentro de grandes organizações.
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