セマンティック カーネルの統合

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セマンティック カーネルには、強力な AI エージェントの構築に役立つさまざまな統合が用意されています。 これらの統合には、AI サービス、メモリ コネクタが含まれます。 さらに、セマンティック カーネルは他のMicrosoft サービスと統合して、プラグインを介して追加機能を提供します。

すぐに使用する統合

使用可能な AI コネクタとメモリ コネクタを使用すると、開発者はスワップ可能なコンポーネントを使用して AI エージェントを簡単に構築できます。 これにより、さまざまな AI サービスとメモリ コネクタを試して、ユース ケースに最適な組み合わせを見つけることができます。

AI サービス

サービス C# Python Java メモ
テキストの生成 ✅ ✅ ✅ 例: Text-Davinci-003
チャット入力候補 ✅ ✅ ✅ 例: GPT4、Chat-GPT
テキスト埋め込み (試験段階) ✅ ✅ ✅ 例: Text-Embeddings-Ada-002
テキストから画像へ (試験段階) ✅ ❌ ❌ 例: Dall-E
画像からテキストへの変換 (試験段階) ✅ ❌ ❌ 例: Pix2Struct
テキストからオーディオへ (試験段階) ✅ ❌ ❌ 例: テキスト読み上げ
音声テキスト変換 (試験段階) ✅ ❌ ❌ 例: ささやき

メモリ コネクタ (試験段階)

ベクター データベースには、自然言語処理 (NLP)、コンピューター ビジョン (CV)、レコメンデーション システム (RS)、およびデータのセマンティックな理解と照合を必要とするその他の領域を含む、さまざまなドメインとアプリケーションに対して多くのユース ケースがあります。

ベクター データベースに情報を格納するユース ケースの 1 つは、大規模な言語モデル (LLM) が、 AI プラグインに基づいてより関連性の高い一貫性のあるテキストを生成できるようにすることです。

しかし、大規模な言語モデルは、不正確な情報や無関係な情報の生成などの課題に直面することがよくあります。事実の整合性または一般的な感覚を欠いている。自分自身を繰り返す、または矛盾する。偏見や不快感を与える可能性があります。 これらの課題を克服するために、ベクター データベースを使用して、目的のドメインまたはジャンルに関連するさまざまなトピック、キーワード、事実、意見、ソースに関する情報を格納できます。 その後、大規模な言語モデルを使用し、ベクター データベースから AI プラグインと共に情報を渡して、意図とスタイルに合った、より有益で魅力的なコンテンツを生成できます。

たとえば、AI の最新の傾向に関するブログ投稿を作成する場合は、ベクター データベースを使用して、そのトピックに関する最新情報を格納し、その情報を LLM に要求と共に渡して、最新情報を活用するブログ投稿を生成できます。

ベクター データベースに対して使用可能なコネクタ

現在、セマンティック カーネルには、情報の格納と取得に使用できるベクター データベースへのコネクタがいくつか用意されています。 これには以下が含まれます。

サービス C# Python
Azure Comsmos DB for NoSQL のベクター データベース C# Python
MongoDB 用の仮想コアベースの Azure Cosmos DB のベクター データベース C# Python
Azure AI Search C# Python
Azure PostgreSQL Server C#
Azure SQL データベース C#
Chroma C# Python
DuckDB C#
Milvus C# Python
MongoDB Atlas ベクター検索 C# Python
Pinecone C# Python
Postgres C# Python
Qdrant C#
Redis C#
Sqlite C#
Weaviate C# Python

ベクター データベース ソリューション

ベクター インデックス 作成サービスの決定ガイド

その他のプラグイン

AI エージェントの機能を拡張する場合は、プラグインを使用して他のMicrosoft サービスと統合できます。 セマンティック カーネルで使用できるプラグインの一部を次に示します。

プラグイン C# Python Java 説明
Logic Apps ✅ ✅ ✅ 使用可能なコネクタを使用して Logic Apps 内にワークフローを構築し、セマンティック カーネルでプラグインとしてインポートします。 詳細情報。
Azure Container Apps の動的セッション ✅ ✅ ❌ 動的セッションでは、AI エージェントが Python コードを実行できる Python コンテナーを簡単にスピンアップすることで、Assistants API からコード インタープリター エクスペリエンスを再作成できます。 詳細情報。