# AntSK
## 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）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
首先需要创建知识库
![知识库](https://github.com/xuzeyu91/AntSK/blob/main/images/%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%BA%93.png)
在知识库里可以使用文档或者url进行导入
![知识库详情](https://github.com/xuzeyu91/AntSK/blob/main/images/%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%BA%93%E8%AF%A6%E6%83%85.png)
点击查看可以查看知识库的文档切片情况
![文档切片](https://github.com/xuzeyu91/AntSK/blob/main/images/%E6%96%87%E6%A1%A3%E5%88%87%E7%89%87.png)
然后我们需要创建应用，可以创建对话应用和知识库。
![应用](https://github.com/xuzeyu91/AntSK/blob/main/images/%E5%BA%94%E7%94%A8.png)
知识库应用需要选择已有的知识库，可以选多个
![应用配置](https://github.com/xuzeyu91/AntSK/blob/main/images/%E5%BA%94%E7%94%A8%E9%85%8D%E7%BD%AE.png)
然后再对话中可以对知识库的文档进行提问
![问答](https://github.com/xuzeyu91/AntSK/blob/main/images/%E9%97%AE%E7%AD%94.png)

## 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-"
  }
```



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![公众号](https://github.com/xuzeyu91/Avalonia-Assistant/blob/main/img/gzh.jpg)

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