[종합설계프로젝트1] Semantic Kernel 이란?

 

Semantic Kernel이란?

Semantic Kernel은 기존 애플리케이션에 AI 기능을 쉽게 통합할 수 있게 해주는 오픈소스 SDK. 특히 LLM(대규모 언어 모델)과 기존 코드를 연결해주는 다리 역할을 한다.

쉽게 말해, 개발자가 ChatGPT 같은 언어 모델의 파워를 자신의 앱에 손쉽게 가져올 수 있는 도구 모음.

구성 요소

1. 커널(Kernel)

Semantic Kernel의 핵심 컴포넌트로, AI 모델과 스킬을 오케스트레이션하는 중앙 엔진 역할을 한다. 커널은 다양한 AI 서비스에 대한 추상화 계층을 제공하여 개발자가 특정 AI 제공업체에 종속되지 않도록 한다.

 

2. 스킬(Skills)

스킬은 특정 작업을 수행하기 위한 기능 모음이다. 크게 두 가지 유형이 있다:

• 시맨틱 스킬(Semantic Skills): 프롬프트 엔지니어링을 통해 LLM의 능력을 활용하는 기능
• 네이티브 스킬(Native Skills): 전통적인 코드로 작성된 기능으로, AI 모델과 함께 작동한다

3. 플래너(Planner)

플래너는 Semantic Kernel의 강력한 기능 중 하나로, 복잡한 작업을 여러 단계로 분해하고 적절한 스킬을 실행 순서대로 조합하여 문제를 해결한다. 이는 LLM을 사용하여 계획을 생성하고 실행한다.

 

4. 메모리(Memory)

Semantic Kernel은 임베딩을 활용한 시맨틱 메모리 시스템을 제공한다. 이를 통해 애플리케이션은 정보를 저장하고, 유사한 정보를 검색하며, 컨텍스트 기반 작업을 수행할 수 있다.

주요 특징

1. 다양한 언어 지원

C#, Python, Java 등 여러 프로그래밍 언어 지원. 자신이 편한 언어로 AI 기능 개발 가능.

 

2. 플러그인 아키텍처

플러그인 시스템 기반으로 동작. 필요한 기능만 선택적 사용 가능. 사용자 정의 플러그인 제작 지원으로 높은 확장성 제공.

 

3. 메모리 관리 기능

AI 모델이 대화 맥락 기억하고 이해할 수 있는 메모리 관리 시스템 내장. 자연스러운 대화형 경험 구현 가능.

 

4. 계획 기능

복잡한 작업 수행 시 AI가 단계별 계획 수립 및 실행 가능. AI의 자율적 사고와 행동 지원.

실제 활용 사례

Semantic Kernel은 다양한 분야에서 활용 가능

• 고객 지원 챗봇: 기존 지식베이스와 연결해 스마트한 응답 제공
• 콘텐츠 생성: 블로그, 소셜 미디어 포스트, 마케팅 자료 등 자동 생성
• 데이터 분석: 대량의 텍스트 데이터에서 인사이트 추출
• 개인 비서 앱: 일정 관리, 이메일 요약, 작업 자동화 등

예제 코드

C#으로 Semantic Kernel을 사용하는 간단한 예제

using Microsoft.SemanticKernel;

// 커널 생성 및 AI 서비스 구성
var kernel = Kernel.Builder
    .WithAzureChatCompletionService(
        "gpt-4",
        "YOUR_AZURE_ENDPOINT",
        "YOUR_AZURE_API_KEY")
    .Build();

// 시맨틱 스킬 생성
var summarizeFunction = kernel.CreateSemanticFunction(
    "{{$input}}\n\n위 텍스트를 한 문장으로 요약해주세요.",
    maxTokens: 100);

// 스킬 실행
string text = "긴 문서 내용...";
var result = await summarizeFunction.InvokeAsync(text);

Console.WriteLine(result);

 

Semantic Kernel은 개발자가 기존 애플리케이션에 AI 기능을 쉽게 통합할 수 있는 강력한 프레임워크를 제공한다. 모듈식 아키텍처와 다양한 AI 서비스 지원을 통해 Semantic Kernel은 차세대 지능형 애플리케이션 개발의 중요한 도구가 될 것이다.