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命令式有时也称为指令式#xff0c;命令式的场景下#xff0c;计算机只会机械的完成指定的命令操作#xff0c;执行的结果就取决于执行的命令是否正确。GPT 之前的人工智能就是这种典型的命令式#xff0c;通过不断的炼丹#xff0c;告诉计算机要怎么做#xff0…命令式
命令式有时也称为指令式命令式的场景下计算机只会机械的完成指定的命令操作执行的结果就取决于执行的命令是否正确。GPT 之前的人工智能就是这种典型的命令式通过不断的炼丹告诉计算机要怎么做计算机只是机械的完成指定场景下的任务。
声明式
声明式也称为描述式或者申明式这种方式告诉计算机想要的由计算机自己去设定执行的路径需要计算机有一定的智能。
最常见的声明式例子 就是数据库查询的 sql 就表示我们想要的结果集数据库运行查询 sql 的时候会帮我们处理查询并且返回查询的结果。数据库在查询的时候会进行索引匹配做查询优化等处理再返回数据结果的时候同时使用最优的查询路径。如果我们自己去处理这些操作就需要写很多代码了而不是仅仅通过一行代码就能解决。现在最热门的声明式例子 是ChatGPT 为代表的生成式AI的 GPT我们通过写一些提示Prompt 指引去引导人工智能完成不同的任务。
Kubernetes 的设计用的就是声明式的设计思想。Kubernetes 不仅仅是一个编排系统实际上它消除了编排的需要。 编排的技术定义是执行已定义的工作流程首先执行 A然后执行 B再执行 C。 而 Kubernetes 包含了一组独立可组合的控制过程可以连续地将当前状态驱动到所提供的预期状态。 你不需要在乎如何从 A 移动到 C也不需要集中控制这使得系统更易于使用且功能更强大、 系统更健壮更为弹性和可扩展。这正是声明式的设计思想的体现。
这次生成式AI 在人工智能领域所带来的变革如果你把生成式 AI 看成是一些命令式的简单接口调用是非常错误的。我们需要象Kubernetes 那样看待这次生成式 AI 。生成式AI是一个类似于Kubernetes的 全新的操作系统它改变了我们过往对人工智能的认知。我们需要从告诉计算机要怎么做转变为告诉计算机必须要完成什么。那如何在项目中管理这些Prompt 指引是一个项目中不可缺少的。 微软发布了开源的面向生成式 AI 编程的框架 Semantic Kernel 简称SKhttps://github.com/microsoft/semantic-kernel让项目能更有效地管理这些指引SK 让我们开发LLM 应用更简单这和Kubernetes下的应用开发框架Dapr 的很多理念是相通的。
生成式人工智能诞生后我们从告诉机器要怎么做转变为告诉机器必须要做什么这就降低了对于编码的依赖。例如翻译归纳总结再不用做具体算法了只需要用简单的提示语 AI 就可以帮你完成。那就是说我们需要做的是写 Prompt 触发人工智能做事Prompt 的内容涵盖不同的场景不同的任务涉及到各式各样的工作流程。如何管理好这些 Prompt 让生成式 AI 能完成任务这是大家所关注的。还有通过对话上下文作出不同的响应让 AI 注入到对话流中也是很重要。Semantic Kernel 就是用来解决管理上下文对话以及各种技能的框架。
Semantic Kernel 是面向 AI 编程的最佳方案可以结合不同场景综合技能和意图支持多语言开发的框架。.NET 开发者可以通过 Semantic Kernel 可以更高效地生成式 AI 的应用开发。 卢建辉今天上线了 OpenAI 的 .NET 内容了 https://github.com/kinfey/dotNETOAIBooks 欢迎大家学起来。
