• MS製のLangChain的なLLMsでがんばる人向けのライブラリ
• Kernerl <- Planner <- Skills というLangChainとは異なる抽象化がされている
• Connectorsというのは「Officeにデータを追加」など自然言語処理の外へ出るようなプログラムを連動して動かすものらしい

https://github.com/microsoft/semantic-kernel
https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/

Simple Chat Summary App

CRAでGUIを作ってあるデモインターフェイス
OpenAIのAPI keyを入力するとダミー生成した会話データの要約をSKを通じて行う

本体は samples/dotnet/KernelHttpServer/ 以下

/api/skills/ConversationSummarySkill/invoke/SummarizeConversation のようなエンドポイントで
ConversationSummarySkillのSummarizeConversation関数が呼び出せるようにしてある

https://github.com/microsoft/semantic-kernel/blob/72ebfa244aabdca152bc6ae2da4ba4d0e900ec23/samples/dotnet/KernelHttpServer/SemanticKernelEndpoint.cs#L54-L63

https://github.com/microsoft/semantic-kernel/blob/main/dotnet/src/SemanticKernel/CoreSkills/SemanticFunctionConstants.cs

中身は英語でプロンプトが定義してある(LangChainと同じ)

Pllanner

Pllanner自体もSkillになってる

https://github.com/microsoft/semantic-kernel/blob/72ebfa244aabdca152bc6ae2da4ba4d0e900ec23/dotnet/src/SemanticKernel/CoreSkills/PlannerSkill.cs

内部XMLの状態を書き換えながら入力に対してGOALになるSkillを呼び出していく? というのでLangChain Agentと近い

https://github.com/microsoft/semantic-kernel/blob/72ebfa244aabdca152bc6ae2da4ba4d0e900ec23/dotnet/src/SemanticKernel/Planning/FunctionFlowRunner.cs

Pythonに対応
https://devblogs.microsoft.com/semantic-kernel/py/