Semantic Kernel là gì?

Semantic Kernel là gì?

Semantic Kernel (SK) là framework mã nguồn mở do Microsoft phát triển, giúp bạn tích hợp các mô hình AI (như GPT-4, GPT-4o...) vào ứng dụng .NET.

Bạn có thể dùng SK để:

• Xây dựng chatbot thông minh
• Viết AI Agent tự động gọi hàm C#
• Tạo copilot nội bộ đọc file, hiểu prompt, tóm tắt văn bản...

Tích hợp mô hình ngôn ngữ (LLM)

Semantic Kernel hỗ trợ bạn cấu hình và sử dụng nhiều loại mô hình ngôn ngữ khác nhau:

• OpenAI / Azure OpenAI (GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o…)
• Google Gemini (gemini-2.0-flash, gemini-pro)
• GitHub Models (qua endpoint OpenAI compatible)
• Hugging Face (LLaMA, Mistral, Falcon…)
• Claude (Anthropic)

Bạn có thể:

• Đăng ký các mô hình như một service (qua serviceId)
• Dễ dàng chuyển đổi giữa các model mà không cần sửa logic chính
• Gọi AI qua các API như kernel.InvokePromptAsync(...) hoặc kernel.InvokeFunctionAsync(...)

=> Write once, run across multiple models.

Modular và Extensible

Semantic Kernel cho phép bạn "bọc" lại code logic hiện có thành Plugin để AI có thể sử dụng, giống như cách Microsoft 365 Copilot sử dụng OpenAPI. 

 

Ví dụ

Mình sẽ setup Github Model với Gemini sử dụng Sematic Kernel

Tạo Project Console Application với appsettings như sau:

{
  "GitHub": {
    "Models": {
      "Endpoint": "https://models.github.ai/inference",
      "ApiKey": "github_pat_your_key",
      "ModelId": "openai/gpt-4.1"
    }
  },
  "Google": {
    "Gemini": {
      "ApiKey": "AI_your_key",
      "ModelId": "gemini-2.0-flash"
    }
  }
}

Nếu bạn không muốn để api_key trong file appsettings.json, tham khảo link: https://learn.microsoft.com/en-us/aspnet/core/security/app-secrets?view=aspnetcore-9.0

Để đọc được file appsettings.json trong một console application (.NET), bạn cần cài đúng package hỗ trợ IConfiguration

dotnet add package Microsoft.Extensions.Configuration
dotnet add package Microsoft.Extensions.Configuration.Json
dotnet add package Microsoft.Extensions.Configuration.UserSecrets

Package Microsoft.Extensions.Configuration.UserSecrets được dùng để lưu trữ thông tin nhạy cảm (secret) như API Key, Connection String… trong môi trường phát triển (development) mà không cần ghi vào file appsettings.json hoặc push lên GitHub.

Đọc file appsettings.json

using Microsoft.Extensions.Configuration;

var configuration = new ConfigurationBuilder()
    .AddJsonFile("appsettings.json", optional: true, reloadOnChange: true)
    .AddUserSecrets<Program>()
    .Build();

Setup Sematic Kernel

Cài đặt các package sau cho Github Model và Gemini

dotnet add package Microsoft.SemanticKernel
dotnet add package Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI
dotnet add package Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Google

Tạo access token cho Github Model: https://github.com/settings/personal-access-tokens. Token này cần permission models:read

Tạo Gemini key, bạn vào: https://aistudio.google.com

var kernelBuilder = Kernel.CreateBuilder();

#region Add GitHub Model (OpenAI-compatible)

var ghToken = configuration["GitHub:Models:ApiKey"];
var ghEndpoint = configuration["GitHub:Models:Endpoint"];
var ghModelId = configuration["GitHub:Models:ModelId"];

if (!string.IsNullOrWhiteSpace(ghToken) &&
    !string.IsNullOrWhiteSpace(ghEndpoint) &&
    !string.IsNullOrWhiteSpace(ghModelId))
{
    var credentials = new AzureKeyCredential(ghToken);
    var openAIOptions = new OpenAIClientOptions { Endpoint = new Uri(ghEndpoint) };
    var openAIClient = new OpenAIClient(credentials, openAIOptions);

    kernelBuilder.AddOpenAIChatCompletion(
        openAIClient: openAIClient,
        modelId: ghModelId,
        serviceId: "github"
    );
}

#endregion

#region Add Google Gemini Model

var geminiApiKey = configuration["Google:Gemini:ApiKey"];
var geminiModelId = configuration["Google:Gemini:ModelId"];

if (!string.IsNullOrWhiteSpace(geminiApiKey) && !string.IsNullOrWhiteSpace(geminiModelId))
{
    kernelBuilder.AddGoogleAIGeminiChatCompletion(
        modelId: geminiModelId,
        apiKey: geminiApiKey,
        serviceId: "gemini"
    );
}

#endregion

var kernel = kernelBuilder.Build();

Dưới đây là một ứng dụng console đơn giản để gửi câu hỏi đến Github Model và Gemini API và nhận phản hồi.

var kernel = kernelBuilder.Build();

var prompt = "What is 'Semantic Kernel'?";

Console.WriteLine($"Prompt: {prompt}");


Console.WriteLine("\nGemini answers:");
var geminiResult = await kernel.InvokePromptAsync(prompt, new KernelArguments
{
    { "service-id", "gemini" }
});
Console.WriteLine(geminiResult.GetValue<string>());


Console.WriteLine("\nGitHub Model answers:");
var githubResult = await kernel.InvokePromptAsync(prompt, new KernelArguments
{
    { "service-id", "github" }
});
Console.WriteLine(githubResult.GetValue<string>());

Giải thích

• kernel.InvokePromptAsync(...): Gửi chuỗi prompt đến AI model.  
• Tham số KernelArguments có { "service-id", "gemini" } → nói cho kernel biết dùng mô hình nào (ở đây là Gemini).
• geminiResult.GetValue<string>(): Lấy chuỗi trả về từ kết quả. 

Kết quả trả về

Prompt: What is 'Semantic Kernel'?

Gemini answers:
Semantic Kernel (SK) is an open-source SDK that allows developers to easily integrate Large Language Models (LLMs) like OpenAI's GPT models, Azure OpenAI, and Hugging Face into their applications.  It acts as a bridge, simplifying the process of using these powerful AI capabilities without needing deep expertise in AI or machine learning.

Here's a breakdown of what Semantic Kernel is and its key features:
...

GitHub Model answers:
Semantic Kernel (SK) is an open-source SDK (Software Development Kit) developed by Microsoft that aims to make it easier to integrate Large Language Models (LLMs) like GPT-3, GPT-4, and others into your applications. Think of it as a bridge that connects your code with the power of AI models.

Here's a breakdown of what Semantic Kernel is and why it's useful:

**Core Concepts:**
...

Tham khảo

Chatbot with Semantic Kernel - Part 1: Setup and first steps