의미 체계 커널 통합
의미 체계 커널은 강력한 AI 에이전트를 빌드하는 데 도움이 되는 다양한 통합을 제공합니다. 이러한 통합에는 AI 서비스, 메모리 커넥터가 포함됩니다. 또한 의미 체계 커널은 다른 Microsoft 서비스 통합하여 플러그 인을 통해 추가 기능을 제공합니다.
기본 통합
개발자는 사용 가능한 AI 및 메모리 커넥터를 사용하여 교환 가능한 구성 요소를 사용하여 AI 에이전트를 쉽게 빌드할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 AI 서비스 및 메모리 커넥터를 실험하여 사용 사례에 가장 적합한 조합을 찾을 수 있습니다.
AI 서비스
| Services | C# | Python | Java | 주의 |
|---|---|---|---|---|
| 텍스트 생성 | ✅ | ✅ | ✅ | 예: Text-Davinci-003 |
| 채팅 완료 | ✅ | ✅ | ✅ | 예: GPT4, Chat-GPT |
| 텍스트 포함(실험적) | ✅ | ✅ | ✅ | 예: Text-Embeddings-Ada-002 |
| 텍스트에서 이미지로(실험적) | ✅ | ❌ | ❌ | 예: Dall-E |
| 이미지에서 텍스트로(실험적) | ✅ | ❌ | ❌ | 예: Pix2Struct |
| 텍스트에서 오디오로(실험적) | ✅ | ❌ | ❌ | 예: 텍스트 음성 변환 |
| 오디오에서 텍스트로(실험적) | ✅ | ❌ | ❌ | 예: 위스퍼 |
메모리 커넥터(실험적)
벡터 데이터베이스에는 NLP(자연어 처리), CV(컴퓨터 비전), RS(권장 시스템) 및 데이터의 의미 체계 이해 및 일치가 필요한 기타 영역을 포함하는 여러 도메인 및 애플리케이션에서 많은 사용 사례가 있습니다.
벡터 데이터베이스에 정보를 저장하는 한 가지 사용 사례는 LLM(큰 언어 모델)이 AI 플러그 인을 기반으로 보다 관련성이 높고 일관된 텍스트를 생성할 수 있도록 하는 것입니다.
그러나 대용량 언어 모델은 부정확하거나 관련이 없는 정보를 생성하는 것과 같은 문제에 직면하는 경우가 많습니다. 사실 일관성 또는 상식이 결여됨; 반복하거나 자신을 모순; 편향되거나 공격적입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 벡터 데이터베이스를 사용하여 원하는 도메인 또는 장르와 관련된 다양한 토픽, 키워드, 팩트, 의견 및/또는 원본에 대한 정보를 저장할 수 있습니다. 그런 다음, 큰 언어 모델을 사용하고 AI 플러그 인을 사용하여 벡터 데이터베이스의 정보를 전달하여 의도 및 스타일과 일치하는 보다 유익하고 매력적인 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
예를 들어 AI의 최신 추세에 대한 블로그 게시물을 작성하려는 경우 벡터 데이터베이스를 사용하여 해당 토픽에 대한 최신 정보를 저장하고 LLM에 요청과 함께 정보를 전달하여 최신 정보를 활용하는 블로그 게시물을 생성할 수 있습니다.
벡터 데이터베이스에 사용 가능한 커넥터
현재 의미 체계 커널은 정보를 저장하고 검색하는 데 사용할 수 있는 여러 커넥터를 벡터 데이터베이스에 제공합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
| 서비스 | C# | Python |
|---|---|---|
| NoSQL용 Azure Comsmos DB의 벡터 데이터베이스 | C# | Python |
| vCore 기반 Azure Cosmos DB for MongoDB의 벡터 데이터베이스 | C# | Python |
| Azure AI 검색 | C# | Python |
| Azure PostgreSQL 서버 | C# | |
| Azure SQL Database | C# | |
| Chroma | C# | Python |
| DuckDB | C# | |
| Milvus | C# | Python |
| MongoDB 아틀라스 벡터 검색 | C# | Python |
| Pinecone | C# | Python |
| Postgres | C# | Python |
| Qdrant | C# | |
| Redis | C# | |
| Sqlite | C# | |
| Weaviate | C# | Python |
벡터 데이터베이스 솔루션
- DiskANN을 사용하는 NoSQL 통합 벡터 데이터베이스용 Azure Cosmos DB
- MongoDB용 Azure Cosmos DB 통합 벡터 데이터베이스
- Azure SQL Database
- Azure PostgreSQL Server pgvector 확장
- Azure AI 검색
- 오픈 소스 벡터 데이터베이스
추가 플러그 인
AI 에이전트의 기능을 확장하려는 경우 플러그 인을 사용하여 다른 Microsoft 서비스 통합할 수 있습니다. 의미 체계 커널에 사용할 수 있는 몇 가지 플러그 인은 다음과 같습니다.
| 플러그 인 | C# | Python | Java | 설명 |
|---|---|---|---|---|
| Logic Apps | ✅ | ✅ | ✅ | 사용 가능한 커넥터를 사용하여 Logic Apps 내에서 워크플로를 빌드하고 의미 체계 커널의 플러그 인으로 가져옵니다. 자세히 알아보기. |
| Azure Container Apps 동적 세션 | ✅ | ✅ | ❌ | 동적 세션을 사용하면 AI 에이전트가 Python 코드를 실행할 수 있는 Python 컨테이너를 손쉽게 회전시켜 Assistants API에서 코드 인터프리터 환경을 다시 만들 수 있습니다. 자세한 정보. |