LangChain与Semantic Kernel大模型开发应用的框架都用上了吗？

2025-06-28 23:06:25　　点击量：

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　　最初，它只是 Chase 的一个业余爱好项目，但迅速发展成为颇受开发者欢迎的开源框架和工具包。尤其是在 ChatGPT 发布一个月后，LangChain 在 GitHub 上获得了大量关注，目前 star 数已经超过了 8.7 万。

　　与此同时，LangChain 也迅速转变为一家初创公司，估值达到 2 亿美元。

　　Semantic Kernel 是一个轻量级的软件开发工具包（SDK），其核心思想是将传统的编程语言与最新的 AI 技术相结合。在功能方面，Semantic Kernel 与 LangChain 有相似之处，提供提示模板、链接和规划功能。

　　莫尔索在大模型应用落地方面有丰富的经验，为知名项目 AutoGPT、LangChain 框架等贡献过代码，并撰有开源电子书《LLM 应用开发实践》。其主理的公众号 “莫尔索随笔” 致力于大模型技术的普及。

　　以WebResearchRetriever的封装实现为例，将向量数据库和搜索引擎结合起来，只需几行代码就可以完成复杂功能，加速 MVP 实现，需求验证。

　　劣势在于过度封装。“Prompt 模板组件做这么抽象实在没必要，应用调试和生产环境可观测性方面都不太友好。”

　　至于 Semantic Kernel，莫尔索认为其生态比起 LangChain 要更差一点。“但是背靠大厂 “巨硬”，这点也能快速赶上，设计整体奔着构建生产级应用去的，LangChain 的一些缺点基本都规避了。

　　Semantic Kernel 主要面向 C# 开发者，也支持 Python 和 Java，C# 开发者只能选择 Semantic Kernel。LangChain 提供了许多现成的代理、工具、插件等，但软件工程方面的组织相对较差，可能和创建者是 ML 工程师出身有关。”

　　无独有偶，广东智用人工智能应用研究院工业 & 社区 CTO 张善友也曾比较过二者的差异。张善友曾参与了 Semantic Kernel 中文技术社区的发起，并对该技术有深入的研究和应用经验。

　　他提到，微软采用 C# 语言开发，推出一个结合 LLM 与传统编程技术的开源框架 Semantic Kernel，更加切合应用开发的需求。

　　此外，Semantic Kernel 虽然开源更晚，但在微软内部，其开发时间要比 Langchain 早得多，因而具备优良的架构和代码质量，同时制定了更为合理的插件开发规范。

　　Semantic kermel 鼓励对大模型的支持作为单独插件，由各社区独立维护，如 Llama 2、文心一言、通义千问等，而不是集成到 SK 仓库，以此增强 SK 模块化和可维护性。

　　LangChain 与 Semantic kernel 有不同的设计理念、功能集和性能特点。在大模型发展如日中天之际，要对开源框架分个高下为时尚早。

　　7 月 13 日至 14 日， 2024 亚太人工智能与机器人产业峰会暨 GOTC 全球开源技术峰会 将在杭州举行。

　　“LLMOps 最佳实践” 论坛还将邀请枫清科技（Fabarta）大语言模型、算法专家王斐，小码科技创始人、Agents-Flex 作者杨福海，微软高级云技术布道师（人工智能方向）卢建晖，阿里云技术专家蔡健等，带领开发者探索和分享 LLMOps 的最新实践、技术和工具，深入讨论如何高效、可靠地管理和运维大规模语言模型，确保它们在生产环境中的最佳性能。

　　2024 亚太人工智能与机器人产业峰会暨 GOTC 全球开源技术峰会由中国人工智能学会与开源中国联合举办，将于 7 月 13-14 日在杭州隆重举行。

　　本次峰会将汇聚全球顶尖的专家、学者、企业领袖及开源技术代表，深入探讨机器人技术、软件开发、开源技术和 AI 大模型等前沿领域。

　　会议将重点展示机器人在制造、医疗、物流和服务等行业的最新应用，探讨智能算法和自主学习能力如何提升机器人性能，并分享开源技术在推动技术创新与协作中的关键作用。

　　此外，峰会还将关注 AI 大模型的最新研究进展及其在实际应用中的挑战与机遇。

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