SemanticKernel介绍
Semantic Kernel是一个SDK，它将OpenAI、Azure OpenAI和Hugging Face等大型语言模型（LLMs）与C#、Python和Java等传统编程语言集成在一起。Semantic Kernel通过允许您定义插件来实现这一点，这些插件可以通过几行代码链接在一起。
为什么需要添加插件？
大语言模型虽然具有强大的自然语言理解和生成能力，但它们通常是基于预训练的模型，其功能受限于训练时所接触的数据和任务。为大语言模型添加插件是为了扩展其功能、提高其灵活性和实用性。比如你问一个大语言模型今天是几号？它无法提供实时信息甚至会出现幻觉，这时候插件就派上用场了。
实践
插件分为提示词插件与本地函数插件，本次示例用的是本地函数。创建一个TimeInformation类：
public class TimeInformation { [KernelFunction] [Description("Retrieves the current time in UTC.")] public string GetCurrentUtcTime() => DateTime.UtcNow.ToString("R"); }
[KernelFunction]是SemanticKernel中的一个特性，表示指定导入为插件的类中的方法应作为 Microsoft.SemanticKernel.KernelFunction 包含在生成的 Microsoft.SemanticKernel.KernelPlugin 中。 [Description]特性用于为类、方法、属性等添加描述信息。
在kernel中加入这个插件：
builder.Plugins.AddFromType<TimeInformation>(); var kernel = builder.Build();
现在来试试效果：
// Example 1. Invoke the kernel with a prompt that asks the AI for information it cannot provide and may hallucinate Text += "问：还有多少天到7月1号？\r\n"; Text += "答：" + await kernel.InvokePromptAsync("还有多少天到7月1号？") + "\r\n"; // Example 2. Invoke the kernel with a templated prompt that invokes a plugin and display the result Text += "问：还有多少天到7月1号？\r\n"; Text += "答：" + await kernel.InvokePromptAsync("现在时间是 {{TimeInformation.GetCurrentUtcTime}}，还有多少天到7月1号?") + "\r\n"; // Example 3. Invoke the kernel with a prompt and allow the AI to automatically invoke functions OpenAIPromptExecutionSettings settings = new() { ToolCallBehavior = ToolCallBehavior.AutoInvokeKernelFunctions }; Text += "问：还有多少天到7月1号？\r\n"; Text += "答：" + await kernel.InvokePromptAsync("还有多少天到7月1号，请解释一下你的思考？", new(settings)) + "\r\n";
效果如下所示：
第一个回答没有使用插件，大语言模型出现幻觉了。
第二个回答通过使用模板化的提示来调用插件，回答正确。
第三个回答通过自动调用插件，回答正确。
参考
2、Understanding AI plugins in Semantic Kernel and beyond | Microsoft Learn
