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基于.Net8+AntBlazor+SemanticKernel 打造的AI知识库/智能体

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基于.Net8+AntBlazor+SemanticKernel 打造的AI知识库/智能体

核心功能

  • 语义内核 (Semantic Kernel):采用领先的自然语言处理技术,准确理解、处理和响应复杂的语义查询,为用户提供精确的信息检索和推荐服务。

  • 内存内核 (Kernel Memory):具备持续学习和存储知识点的能力,AntSK 拥有长期记忆功能,累积经验,提供更个性化的交互体验。

  • 知识库:通过文档(Word、PDF、Excel、Txt、Markdown、Json、PPT)等形式导入知识库,可以进行知识库文档。

  • API插件系统:开放式API插件系统,允许第三方开发者或服务商轻松将其服务集成到AntSK,不断增强应用功能。

  • 联网搜索:AntSK,实时获取最新信息,确保用户接受到的资料总是最及时、最相关的。

  • GPTs 生成:此平台支持创建个性化的GPT模型,尝试构建您自己的GPT模型。

  • API接口发布:将内部功能以API的形式对外提供,便于开发者将Xzy.AntSK.KnowledgeBase 集成进其他应用,增强应用智慧。

应用场景

AntSK 适用于多种业务场景,例如:

  • 企业级知识管理系统
  • 自动客服与聊天机器人
  • 企业级搜索引擎
  • 个性化推荐系统
  • 智能辅助写作
  • 教育与在线学习平台
  • 其他有意思的AI App

功能示例

视频示例

首先需要创建知识库 知识库

在知识库里可以使用文档或者url进行导入 知识库详情

点击查看可以查看知识库的文档切片情况 文档切片

然后我们需要创建应用,可以创建对话应用和知识库。 应用

知识库应用需要选择已有的知识库,可以选多个 应用配置

然后再对话中可以对知识库的文档进行提问 问答

另外我们也可以创建对话应用,可以在对应应用中配置提示词模板 对话应用

下面来看看效果吧 对话效果

如何开始?

在这里我使用的是Postgres 作为数据存储和向量存储,因为Semantic Kernel和Kernel Memory都支持他,当然你也可以换成其他的。 模型默认支持openai,如果需要使用azure openai需要调整SK的依赖注入,也可以使用one-api进行集成。 需要配置如下的配置文件

  "ConnectionStrings": {
    "Postgres": "Host=;Port=;Database=antsk;Username=;Password="
  },
  "OpenAIOption": {
    "EndPoint": "",
    "Key": "",
    "Model": "",
    "EmbeddingModel": ""
  },
  "Postgres": {
    "ConnectionString": "Host=;Port=;Database=antsk;Username=;Password=",
    "TableNamePrefix": "km-"
  }

我使用的是CodeFirst模式,只要配置好数据库链接,表结构是自动创建的

想了解更多信息或开始使用 AntSK,可以关注我的公众号以及加入交流群。

联系我

如有任何问题或建议,请通过以下方式关注我的公众号,发消息与我联系,我们也有交流群,可以发送进群等消息,然后我会拉你进交流群 公众号


我们对您在AntSK的兴趣表示感谢,并期待与您携手共创智能化的未来!

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