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Semantic Kernel (SK)
최신 AI 연구에서 다양한 디자인 패턴을 캡슐화함으로써 Semantic Kernel은 개발자가 프롬프트 체이닝, 재귀적 추론, 요약, 제로/퓨-샷 학습, 문맥 기억, 장기 기억, 임베딩, 의미 인덱싱, 계획 및 외부 지식 저장소 및 자체 데이터에 액세스와 같은 복잡한 기술을 애플리케이션에 부여할 수 있도록 합니다.
주요 기능:
LLM 기술 통합: 고급 AI 기능을 애플리케이션에 매끄럽게 통합합니다.
다양한 기술: 프롬프트 체이닝, 재귀적 추론, 요약 등으로 앱의 기능을 향상시킵니다.
지식 저장소 액세스: 외부 지식 소스와 자체 데이터를 활용하여 향상된 인사이트를 얻습니다.
확장 가능한 솔루션: Semantic Kernel을 손쉽게 확장하여 애플리케이션의 요구 사항을 충족시킵니다.
사용 사례:
• 최첨단 AI 기술로 애플리케이션을 향상시키려는 앱 개발자.
• 고급 AI 기능으로 소프트웨어 솔루션을 개선하려는 기업.
• 실제 애플리케이션에서 LLM 기술의 잠재력을 탐구하려는 연구원 및 AI 애호가.
Semantic Kernel의 강력함을 경험하고 애플리케이션에서 LLM 기술의 모든 잠재력을 발휘하여 더욱 지능적이고 효율적인 사용자 경험을 제공하세요.
최신 AI 연구에서 다양한 디자인 패턴을 캡슐화함으로써 Semantic Kernel은 개발자가 프롬프트 체이닝, 재귀적 추론, 요약, 제로/퓨-샷 학습, 문맥 기억, 장기 기억, 임베딩, 의미 인덱싱, 계획 및 외부 지식 저장소 및 자체 데이터에 액세스와 같은 복잡한 기술을 애플리케이션에 부여할 수 있도록 합니다.
주요 기능:
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다양한 기술: 프롬프트 체이닝, 재귀적 추론, 요약 등으로 앱의 기능을 향상시킵니다.
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