はじめに

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オープンソースの SDK である Semantic Kernel を使うと、大規模言語モデル (LLM) を独自のコードに統合できます。 Semantic Kernel SDK を使うと、自然言語プロンプトを理解して応答するインテリジェントなアプリケーションを作成できます。 人工知能 (AI) アプリケーションの可能性は無限であり、Semantic Kernel SDK は、タスクの自動化、カスタマイズされた推奨事項の提供、その他多くのことをできる AI エージェントを作成するのに役立ちます。

あなたは旅行およびホスピタリティ業界の世界的リーダーである Margie's Travel の開発者だとします。 あなたに任された仕事は、パーソナライズした AI 旅行エージェントを作成することです。 独自の言語処理モデルを最初から作成するのではなく、Semantic Kernel を使って任意の言語モデルとのインターフェイスを作成し、次のことが可能な AI エージェントを作成できます。

  • 自然言語処理を理解します。
  • カスタマイズされた推奨事項を提供する。
  • 旅行の宿泊施設を予約する。
  • その他

このモジュールでは、Semantic Kernel SDK を紹介します。 LLM にコードを接続して、カーネルがどのように機能を拡張するかを学ぶことができます。 また、SDK を使用して、カスタム タスクを自動化できる人工知能エージェントを作成する方法についても学習します。

学習の目的

  • Semantic Kernel の目的を理解する。
  • プロンプトの基本を理解する。
  • より効果的なプロンプトの手法を学習する。

前提条件

  • C# でのプログラミングの経験。
  • Visual Studio Code IDE がインストールされていること。
  • Azure と Azure portal に関する知識。
  • Azure OpenAI Service へのアクセス。