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Semantic Kernel (SK)
En encapsulant divers modèles de conception issus des dernières recherches en intelligence artificielle, Semantic Kernel permet aux développeurs d'incorporer à leurs applications des compétences sophistiquées telles que le chaînage de prompt, le raisonnement récursif, la synthèse, l'apprentissage à zéro/quelques exemples, la mémoire contextuelle, la mémoire à long terme, les embeddings, l'indexation sémantique, la planification et l'accès à des magasins de connaissances externes ainsi qu'à vos propres données.
Caractéristiques clés :
Intégration de la technologie LLM : Intégrez de manière transparente des capacités d'IA avancées dans vos applications.
Large éventail de compétences : Améliorez la fonctionnalité de votre application avec le chaînage de prompt, le raisonnement récursif, la synthèse et plus encore.
Accès aux magasins de connaissances : Utilisez des sources de connaissances externes et vos propres données pour des insights améliorés.
Solution évolutive : Mettez facilement à l'échelle Semantic Kernel pour répondre aux exigences croissantes de votre application.
Cas d'utilisation :
• Les développeurs d'applications cherchant à améliorer leurs applications avec une technologie d'IA de pointe.
• Les entreprises cherchant à améliorer leurs solutions logicielles avec des capacités d'IA avancées.
• Les chercheurs et les passionnés d'IA qui souhaitent explorer le potentiel de la technologie LLM dans des applications réelles.
Découvrez la puissance de Semantic Kernel et débloquez tout le potentiel de la technologie LLM dans vos applications, offrant finalement une expérience utilisateur plus intelligente et plus efficace.
En encapsulant divers modèles de conception issus des dernières recherches en intelligence artificielle, Semantic Kernel permet aux développeurs d'incorporer à leurs applications des compétences sophistiquées telles que le chaînage de prompt, le raisonnement récursif, la synthèse, l'apprentissage à zéro/quelques exemples, la mémoire contextuelle, la mémoire à long terme, les embeddings, l'indexation sémantique, la planification et l'accès à des magasins de connaissances externes ainsi qu'à vos propres données.
Caractéristiques clés :
Intégration de la technologie LLM : Intégrez de manière transparente des capacités d'IA avancées dans vos applications.
Large éventail de compétences : Améliorez la fonctionnalité de votre application avec le chaînage de prompt, le raisonnement récursif, la synthèse et plus encore.
Accès aux magasins de connaissances : Utilisez des sources de connaissances externes et vos propres données pour des insights améliorés.
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Cas d'utilisation :
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