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# AntSK
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## 基于.Net8+AntBlazor+SemanticKernel 打造的AI知识库/智能体
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## 核心功能
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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## 应用场景
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AntSK 适用于多种业务场景，例如：
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- 企业级知识管理系统
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- 自动客服与聊天机器人
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- 企业级搜索引擎
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- 个性化推荐系统
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- 智能辅助写作
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- 教育与在线学习平台
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- 其他有意思的AI App
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## 功能示例
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首先需要创建知识库
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在知识库里可以使用文档或者url进行导入
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点击查看可以查看知识库的文档切片情况
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然后我们需要创建应用，可以创建对话应用和知识库。
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知识库应用需要选择已有的知识库，可以选多个
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然后再对话中可以对知识库的文档进行提问
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## 如何开始？
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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。
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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。
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需要配置如下的配置文件
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"ConnectionStrings": {
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"Postgres": "Host=;Port=;Database=antsk;Username=;Password="
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},
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"OpenAIOption": {
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"EndPoint": "",
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"Key": "",
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"Model": "",
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"EmbeddingModel": ""
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},
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"Postgres": {
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"ConnectionString": "Host=;Port=;Database=antsk;Username=;Password=",
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"TableNamePrefix": "km-"
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}
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```
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想了解更多信息或开始使用 **AntSK**，可以关注我的公众号以及加入交流群。
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## 联系我
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如有任何问题或建议，请通过以下方式关注我的公众号，发消息与我联系，我们也有交流群，可以发送进群等消息，然后我会拉你进交流群
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我们对您在**AntSK**的兴趣表示感谢，并期待与您携手共创智能化的未来！
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