ประเมินเฟรมเวิร์กเอเจนต์สําหรับการผสานรวมกับ PostgreSQL

  • 5 นาที

ตัวแทน AI พึ่งพาเฟรมเวิร์กการประสานงานเพื่อจัดการงาน ประสานงานเครื่องมือ และรักษาบริบท เฟรมเวิร์กเหล่านี้มีโครงสร้างที่จําเป็นในการสร้างตัวแทนที่สามารถให้เหตุผล ดึงข้อมูล และโต้ตอบกับระบบภายนอก Azure Database for PostgreSQL ผสานรวมกับเฟรมเวิร์กเหล่านี้หลายตัว ทําให้ง่ายต่อการสร้างแอปพลิเคชันที่รวมข้อมูล ตรรกะ และโมเดลภาษาเข้าด้วยกัน

ระบุกรอบการทํางานที่สําคัญ

เฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สและ Microsoft ที่รองรับหลายรายการช่วยให้นักพัฒนาสร้างและจัดการตัวแทน AI ตัวอย่างเช่น ที่ Margie's Travel เฟรมเวิร์กเหล่านี้มีบทบาทที่แตกต่างกันในการสนับสนุนปฏิสัมพันธ์กับลูกค้าและคําแนะนําที่พัก:

  • Microsoft Agent Framework เป็นเฟรมเวิร์กแบบครบวงจรที่รวมความสามารถที่ดีที่สุดของ AutoGen และ Semantic Kernel มีตัวเชื่อมต่อสําหรับการจัดเก็บหน่วยความจํา การเรียกใช้เครื่องมือ การประสานงานแบบหลายตัวแทน และการรวมองค์กร มันรวมเข้ากับ Azure Database for PostgreSQL สําหรับการจัดเก็บการฝังและประวัติการแชท Margie's Travel ใช้ Microsoft Agent Framework เพื่อจัดการการสนทนาของแขก ประสานงานเครื่องมือที่เข้าถึงข้อมูลการจอง และเปิดใช้งานการส่งต่อแบบไดนามิกระหว่างตัวแทนเฉพาะทาง
  • LangGraph เปิดใช้งานเวิร์กโฟลว์แบบหลายตัวแทนด้วยตรรกะและหน่วยความจําที่แตกแขนง ใช้งานได้ดีสําหรับการประสานตัวแทนที่จัดการสินค้าคงคลัง การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ และการนําเสนอ Margie's Travel ใช้ LangGraph เพื่อประสานงานเจ้าหน้าที่ที่ตอบคําถามที่ซับซ้อนของแขกที่เกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอน
  • LlamaIndex นําเสนอความสามารถในการจัดทําดัชนีและการดึงข้อมูล ช่วยให้ตัวแทนสามารถค้นหาข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างที่จัดเก็บไว้ใน PostgreSQL Margie's Travel ใช้ LlamaIndex เพื่อแสดงคําอธิบายและรีวิวที่พักที่เกี่ยวข้องจากทั้งตารางเชิงสัมพันธ์และบันทึกแบบอิสระ
  • Foundry Agent Service มีเลเยอร์การประสานรวมที่โฮสต์สําหรับการสร้างและปรับใช้เอเจนต์ด้วยการสนับสนุนในตัวสําหรับบริการ Azure Margie's Travel ใช้บริการนี้เพื่อปรับใช้ตัวแทนที่โต้ตอบกับ Azure OpenAI, Azure Search และเครื่องมืออื่นๆ ในการผลิต

เปรียบเทียบความสามารถของเฟรมเวิร์ก

แม้ว่าเฟรมเวิร์กทั้งหมดจะสนับสนุนการประสานเอเจนต์ แต่ก็มีจุดเน้นที่แตกต่างกัน:

  • Microsoft Agent Framework รวมโมดูลาร์ การรวมเครื่องมือระดับองค์กร การสนับสนุนระดับการผลิต และการทํางานร่วมกันแบบหลายตัวแทนในเฟรมเวิร์กแบบรวม
  • LangGraph ได้รับการออกแบบมาสําหรับเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนและการประสานงานของหลายตัวแทนด้วยตรรกะการแตกแขนง
  • LlamaIndex มุ่งเน้นไปที่การดึงข้อมูลและการจัดทําดัชนี โดยเฉพาะอย่างยิ่งสําหรับตัวแทนที่ใช้เอกสาร
  • Foundry Agent Service ช่วยลดความยุ่งยากในการปรับใช้และการรวมเข้ากับโครงสร้างพื้นฐาน Azure

ผสานรวมเฟรมเวิร์กกับ PostgreSQL

แต่ละเฟรมเวิร์กสามารถเชื่อมต่อกับ Azure Database for PostgreSQL เพื่อรองรับหน่วยความจําตัวแทน การดึงข้อมูล และการจัดการบริบท:

  • Microsoft Agent Framework ใช้ตัวเชื่อมต่อหน่วยความจําเพื่อจัดเก็บและดึงข้อมูลการฝังจาก PostgreSQL ด้วยpgvectorส่วนขยาย โดยรวมความสามารถจากทั้ง Semantic Kernel และ AutoGen เรียนรู้เพิ่มเติมในเอกสารประกอบ Microsoft Agent Framework
  • LangGraph ผสานรวมผ่าน ส่วนประกอบ PostgreSQL ของ LangChain สําหรับการจัดเก็บและดึงข้อมูลเวกเตอร์ในเวิร์กโฟลว์แบบหลายตัวแทน
  • LlamaIndex ให้การ รวมที่เก็บเวกเตอร์ PostgreSQL สําหรับการจัดทําดัชนีเอกสารและการค้นหาความหมาย
  • Foundry Agent Service เชื่อมต่อกับ PostgreSQL ผ่านเครื่องมือที่กําหนดเองและปลายทาง API ดังที่แสดงให้เห็นในแบบฝึกหัดของโมดูลนี้

ตัวอย่างเช่น ที่ Margie's Travel LangGraph จัดการเวิร์กโฟลว์แบบหลายตัวแทน LlamaIndex จัดการการดึงข้อมูลจากที่เก็บเวกเตอร์ของ PostgreSQL และ Microsoft Agent Framework จัดการหน่วยความจําการสนทนาและการทํางานร่วมกันของตัวแทน ทั้งหมดนี้ใช้ฐานข้อมูล PostgreSQL เดียวกัน Foundry Agent Service ปรับใช้ตัวแทนในการผลิต เพื่อให้มั่นใจถึงความสามารถในการปรับขนาดและความน่าเชื่อถือ

สรุปประเด็นสําคัญ

Azure Database for PostgreSQL จับคู่กับเฟรมเวิร์กเหล่านี้เพื่อสนับสนุนหน่วยความจําตัวแทน การดึงข้อมูล และการจัดการบริบท นักพัฒนาสามารถเลือกเฟรมเวิร์กที่เหมาะกับความต้องการของแอปพลิเคชันมากที่สุด และเชื่อมต่อกับ PostgreSQL ผ่านส่วนขยายดั้งเดิม ตัวเชื่อมต่อเฉพาะเฟรมเวิร์ก หรือการผสานรวมแบบกําหนดเอง