Megjegyzés
Az oldalhoz való hozzáféréshez engedély szükséges. Megpróbálhat bejelentkezni vagy módosítani a címtárat.
Az oldalhoz való hozzáféréshez engedély szükséges. Megpróbálhatja módosítani a címtárat.
Microsoft Agent Framework számos különböző szolgáltatással, eszközzel és protokollal rendelkezik integrációval.
Microsoft Foundry által üzemeltetett ügynökök
Felhasználói felületi keretrendszer integrációi
| Felhasználói felületi keretrendszer | Kiadás állapota |
|---|---|
| AG felhasználói felület | Preview |
| Ügynök-keretrendszer fejlesztői felhasználói felülete | Preview |
| Hatáskör, terjedelem | Preview |
Csevegési előzmények szolgáltatói
Microsoft Agent Framework számos különböző ügynöktípust támogat különböző csevegési előzmények tárolási képességeivel. Bizonyos esetekben az ügynökök a csevegési előzményeket az AI szolgáltatásban tárolják, míg más esetekben az Agent Framework kezeli a tárterületet.
Annak érdekében, hogy a csevegési előzmények tárterülete testre szabható legyen az Ügynök-keretrendszer kezelésekor, egyéni csevegési előzményszolgáltatók is rendelkezésre állhatnak. Az alábbi lista a használható meglévő szolgáltatók listáját tartalmazza.
| Csevegési előzmények szolgáltatója | Kiadás állapota |
|---|---|
| In-Memory csevegési előzmények szolgáltatója | Kiadva |
| Cosmos DB csevegési előzmények szolgáltatója | Preview |
| Csevegési előzmények szolgáltatója | Kiadás állapota |
|---|---|
| Redis-előzményszolgáltató | Preview |
Memória AI-környezetszolgáltatók
Az AI-környezetszolgáltatók a ChatClientAgent példányok beépülő moduljai, és egy ügynökhöz memória hozzáadására használhatók. Ez úgy történik, hogy a felhasználó által megadott vagy az ügynök által létrehozott új üzenetekből kinyeri az emlékeket, és megkeresi a meglévő emlékeket, és megadja azokat az AI szolgáltatásnak a felhasználói bemenettel.
Az alábbi lista a használható meglévő szolgáltatók listáját tartalmazza.
| Memória AI-környezetszolgáltató | Kiadás állapota |
|---|---|
| Csevegési előzmények memóriaszolgáltatója | Kiadva |
| Memória AI-környezetszolgáltató | Kiadás állapota |
|---|---|
| Mem0 memóriaszolgáltató | Preview |
| Neo4j memóriaszolgáltató | Preview |
| Purview-környezetszolgáltató | Preview |
| Redis Provider | Preview |
Lekérdező-alapú generáció (RAG) mesterséges intelligencia kontextus-szolgáltatók
Az AI környezetszolgáltatói beépülő modulok a ChatClientAgent példányai számára, és használhatók a RAG képességek hozzáadására egy ügynökhöz. Ez úgy történik, hogy a felhasználói bemenet alapján megkeresi a releváns adatokat, és átadja ezeket az adatokat az AI-szolgáltatásnak a többi bemenettel együtt.
Az alábbi lista a használható meglévő szolgáltatók listáját tartalmazza.
| RAG AI Kontextusszolgáltató | Kiadás állapota |
|---|---|
| Neo4j GraphRAG-szolgáltató | Preview |
| Szöveg-keresési szolgáltató | Kiadva |
| RAG AI Kontextusszolgáltató | Kiadás állapota |
|---|---|
| Azure AI Keresés Provider | Preview |
| Neo4j GraphRAG-szolgáltató | Preview |
Vektortárolók
Microsoft Agent Framework számos különböző vektortárolóval támogatja az integrációt. Ezek hasznosak lehetnek a visszakeresés-alapú generálás (RAG) vagy az emlékek tárolása esetén.
A vektortárolókkal való integrációhoz a 📦Microsoft.Extensions.VectorData.Abstractions csomagra támaszkodunk, amely egységes absztrakciós réteget biztosít a vektortárolókkal való interakcióhoz a .NET-ben. Ezekkel az absztrakciókkal egyszerű, magas szintű kódot írhat egyetlen API-ra, és minimális módosításokkal felcserélheti a mögöttes vektortárolót. Ahol az Ügynök-keretrendszer összetevői egy vektortárolóra támaszkodnak, ezeket az absztrakciókat használják, hogy lehetővé tegyék az előnyben részesített megvalósítás kiválasztását.
Jótanács
A Vector-adatbázisok .NET AI-alkalmazásokhoz dokumentációjában további információt talál arról, hogyan lehet adatokat betöltésre vektortárolóba, hogyan hozhat létre beágyazásokat, és hogyan hajthat végre vektoros vagy hibrid keresést.
Vektortár absztrakciós implementációi
| Megvalósítás | C# | Hivatalosan támogatott SDK-t használ | Karbantartó / szállító |
|---|---|---|---|
| Azure AI Keresés | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Cosmos DB MongoDB (vCore) | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Cosmos DB NoSQL | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Couchbase | ✅ | ✅ | Couchbase |
| Elasticsearch | ✅ | ✅ | Elastic |
| Memóriabeli | ✅ | N/A | Microsoft |
| MongoDB | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Neon szerver nélküli Postgres | A Postgres-összekötő használata | ✅ | Microsoft |
| Oracle | ✅ | ✅ | Oracle |
| Pinecone | ✅ | ❌ | Microsoft |
| Postgres | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Qdrant | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Redis | ✅ | ✅ | Microsoft |
| SQL Server | ✅ | ✅ | Microsoft |
| SQLite | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Illékony (memóriában) | Elavult (használja az "In-Memory" szolgáltatást) | N/A | Microsoft |
| Weaviate | ✅ | ✅ | Microsoft |
Fontos
A vektortároló absztrakciós implementációit különböző források készítik. A Microsoft nem minden összekötőt tart fenn. A megvalósítás mérlegelésekor mindenképpen értékelje ki a minőséget, a licencelést, a támogatást stb. annak érdekében, hogy megfeleljenek a követelményeknek. Emellett tekintse át az egyes szolgáltatók dokumentációját a verziókompatibilitás részletes információiért.
Fontos
Egyes implementációk belsőleg adatbázis-SDK-kat használnak, amelyeket a Microsoft vagy az adatbázis-szolgáltató hivatalosan nem támogat. A hivatalosan támogatott SDK- oszloplistákat használ, amelyek hivatalosan támogatott SDK-t használnak, és amelyek nem.
Az Agent Framework támogatja Szemantikus kernel VectorStore-gyűjteményeinek használatát, hogy vektoros tárolási képességeket biztosítson az ügynökök számára. A vektortároló-összekötők dokumentációjában megtudhatja , hogyan állíthat be különböző vektortároló-gyűjteményeket. A RAG-hoz való használatukról további információt a Keresőeszköz létrehozása VectorStore-ból című témakörben talál.