Microsoft Semantic Kernel for Java的第一个版本发布了，这个Java 库通过将 OpenAI 和 Azure OpenAI 等 AI 服务与传统和惯用的编程无缝集成，为开发人员开辟了新的可能性。
现在，您可以创建尖端的 AI 应用程序，在一个紧密结合的环境中结合两个世界的优点。
Java 的语义内核是什么？
Semantic Kernel for Java 是一个开源库，使开发人员能够在使用 Java 进行编码时利用 AI 的力量。它与 Java 8 及更高版本兼容，确保广大 Java 开发人员的灵活性和可访问性。通过将 AI 服务集成到 Java 应用程序中，您可以释放人工智能和大型语言模型的全部潜力，而无需牺牲熟悉的 Java 开发环境。
开源并获得 MIT 许可
我们自豪地告诉大家，Java 语义内核是一个开源项目。它是在宽松的 MIT 许可证下发布的，让您可以自由地探索、修改和为 SK 做出贡献。您可以在 GitHub 上找到源代码：github.com/microsoft/semantic-kernel。我们欢迎您做出贡献，帮助塑造该项目的未来。
与 Maven 和 Gradle 轻松集成
您可以在 Maven Central 上找到 alpha 版本 0.2.6-alpha。这意味着您可以轻松地将 SK 作为依赖项添加到 Maven 或 Gradle 项目中。请参阅我们的示例文件夹，了解有关工件、其坐标以及如何将 SK 添加到您的项目的说明。alpha 版本0.2.6-alpha可以在 Maven Central 上找到。
下面我们向您展示如何在应用程序代码中使用 SK for Java 的片段。
第一步是创建一个 OpenAI 客户端：
OpenAISettings settings = AIProviderSettings.getOpenAISettingsFromSystemProperties();
NonAzureOpenAIKeyCredential credential = new NonAzureOpenAIKeyCredential(settings.getKey());
OpenAIAsyncClient client = new OpenAIClientBuilder()
.credential(credential)
.buildAsyncClient();
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接下来，我们创建一个为 text-davinci-003 模型配置的 TextCompletion 服务实例，并将其注册到我们的内核配置中：
TextCompletion textCompletionService = SKBuilders.textCompletionService()
.build(client, "text-davinci-003");
KernelConfig config = SKBuilders.kernelConfig()
.addTextCompletionService("davinci", k -> textCompletionService)
.build();
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为了完成 Kernel 的实例化，我们的示例需要一定的技巧。这些技能在名为 MyAppSkills 的单独类中定义：
public class MyAppSkills {
@DefineSKFunction(name = "redactPassword", description = "Redacts passwords from a message")
public String redactPassword(
@SKFunctionInputAttribute String input) {
System.out.println("[redactPassword] Redacting passwords from input: " + input);
return input.replaceAll("password.*", "******");
}
@DefineSKFunction(name = "sendEmail", description = "Sends a message to an email")
public String sendEmail(
@SKFunctionParameters(name = "message") String message,
@SKFunctionParameters(name = "email") String email) {
return String.format("[sendEmail] Emailing to %s the following message: %n -> %s%n", email, message);
}
}
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为了在实例化内核时将这些技能注册到内核中，我们执行以下操作：
Kernel kernel = SKBuilders.kernel().withKernelConfig(config).build();
kernel.importSkill(new MyAppSkills(), "MyAppSkills");
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最后，下一步是在我们的应用程序中执行一些智能操作。我们的用例是一个应用程序，该应用程序编辑消息中的密码，并将此类事件通知系统管理员。
我们得到的提示是“对于任何带有密码的输入，请编辑密码并将编辑后的输入发送到 sysadmin@corp.net”。
我们使用称为Planner的概念 ，它根据提示创建计划，并结合技能来执行用户期望的一组操作。让我们看看它是什么样子的：
SequentialPlanner planner = new SequentialPlanner(kernel, null, null);
Plan plan = planner.createPlanAsync(
"For any input with passwords, redact the passwords and send redacted input to sysadmin@corp.net")
.block();
System.out.println(plan.toPlanString());
String message = "Password changed to password.db=123456abc";
String result = plan.invokeAsync(message).block().getResult();
System.out.println(" === Result of the plan === ");
System.out.println(result);
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当然，上面的用例很肤浅，也可以用一行代码来实现，但请考虑一下利用生成式人工智能制定更复杂的计划时的可能性。对于上面的示例，输出为：
<goal>For any input with passwords, redact the passwords and send redacted input to sysadmin@corp.net</goal>
11:58:21 DEBUG c.m.s.p.s.SequentialPlanner - Plan result: <plan>
<function.MyAppSkills.redactPassword/>
<function.MyAppSkills.sendEmail email="sysadmin@corp.net" message="$INPUT"/>
</plan><!-- END -->
Goal: For any input with passwords, redact the passwords and send redacted input to sysadmin@corp.net
Steps:
- MyAppSkills.redactPassword input: ""
- MyAppSkills.sendEmail email: "sysadmin@corp.net" message: "$INPUT"
[redactPassword] Redacting passwords from input: Password changed to password.db=123456abc
=== Result of the plan ===
[sendEmail] Emailing to sysadmin@corp.net the following message:
-> Password changed to ******
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