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干货不迷路
大模型热带起来大模型开发框架的大发展。langchain凭借着创始人的眼光和勤奋，早期快速迭代，迅速抢占市场空白，笼络了大量的生态开发者，成为当前大模型应用编排开发领域的一哥。但由于其概念，功能繁多，代码质量，稳定性等问题被越来越多的开发者所诟病。
早在5月份，Ycombinator就曾发生过论战，讨论langchain的缺点，被称作是一个平庸的 DAG 框架（但实话实说，这并不全是langchain的问题，而是目前大模型应用开发框架都存在的问题）。
另外，langchain在代码质量上，和同类框架也有差距，在漏洞检测网站，langchain有11个问题，而llamaindex仅有一个，Semantic-Kernel(SK)没有。
之前就提到过，微软发力大模型全生态领域，并且希望能够占据霸主地位。而距离应用开发者最近的大模型编排和开发框架自然是重中之重。在之前文章爆料:微软大模型开发包Semantic Kernel (SK)疑似增加java版本，java开发者有福了，就提到过，微软找到了langchain等框架语言覆盖不全的问题，推出了java版本。但微软在生态推广上并不是非常的高调，一直处于低调打磨状态。
不过，最近形势发生了变化，微软开始高调挖人，并且剑指langchain。在他的官方博客里明确的提到了langchain用户如何迁移到SK上，其意图非常明显，就是希望把langchain的开发者招拢到自己生态麾下。
官方博客提供了完整的案例和代码例子，覆盖了LLM应用的常见应用模式，如RAG和AGENT等。
代码：https://github.com/microsoft/semantic-kernel/tree/main/python/notebooks
在框架推广上，近日，找到了吴恩达，在deeplearning.ai开设免费课程，宣传推广SK的使用。
课程地址：https://www.deeplearning.ai/short-courses/microsoft-semantic-kernel
结语
大模型应用开发生态尤为重要，它相对于大模型本身拥有更强的用户粘性，是很有价值的长期耕耘的领域，在目前局势未明朗之时，其投入有效性远远高于大局已定的时候，比如web开发领域的Spring，云原生领域的K8S。这可能也是微软等公司为什么非常重视的原因吧，那么，langchain能否应对OpenAI，微软等巨头的不断压缩的生存空间，持续保持领先，欢迎朋友们留下你们的观点，供大家参考。