Hinweis
Für den Zugriff auf diese Seite ist eine Autorisierung erforderlich. Sie können versuchen, sich anzumelden oder das Verzeichnis zu wechseln.
Für den Zugriff auf diese Seite ist eine Autorisierung erforderlich. Sie können versuchen, das Verzeichnis zu wechseln.
Microsoft Agent Framework verfügt über Integrationen mit vielen verschiedenen Diensten, Tools und Protokollen.
Microsoft Foundry gehostete Agents
Integrationen von Benutzeroberflächen-Frameworks
| Benutzeroberflächenframework | Versionsstatus |
|---|---|
| AG UI | Vorschau |
| Agent Framework Dev UI | Vorschau |
| Zuständigkeitsbereich | Vorschau |
Anbieter für Chatverläufe
Microsoft Agent Framework unterstützt viele verschiedene Agenttypen mit unterschiedlichen Speicherfunktionen für den Chatverlauf. In einigen Fällen speichern Agents den Chatverlauf im KI-Dienst, während in anderen Agent Framework der Speicher verwaltet wird.
Damit der Chatverlaufsspeicher angepasst werden kann, wenn er vom Agent Framework verwaltet wird, können benutzerdefinierte Chatverlaufsanbieter bereitgestellt werden. Hier ist eine Liste vorhandener Anbieter, die verwendet werden können.
| Chatverlaufsanbieter | Versionsstatus |
|---|---|
| In-Memory Chatverlaufsanbieter | Veröffentlicht |
| Cosmos DB Chat History Provider | Vorschau |
| Chatverlaufsanbieter | Versionsstatus |
|---|---|
| Redis-Verlaufsdienst | Vorschau |
Speicher-KI-Kontextanbieter
KI-Kontextanbieter sind Plug-Ins für ChatClientAgent Instanzen und können verwendet werden, um einem Agent Arbeitsspeicher hinzuzufügen. Dies geschieht durch Extrahieren von Erinnerungen aus neuen Nachrichten, die vom Benutzer bereitgestellt oder vom Agenten generiert wurden, und durch das Suchen nach vorhandenen Erinnerungen, die dem KI-Dienst mit der Benutzereingabe bereitgestellt werden.
Hier ist eine Liste vorhandener Anbieter, die verwendet werden können.
| Speicher-KI-Kontextanbieter | Versionsstatus |
|---|---|
| Speicheranbieter für Chatverlauf | Veröffentlicht |
| Speicher-KI-Kontextanbieter | Versionsstatus |
|---|---|
| Mem0-Speicheranbieter | Vorschau |
| Neo4j-Speicheranbieter | Vorschau |
| Purview-Kontextanbieter | Vorschau |
| Redis-Anbieter | Vorschau |
Abrufen von AI-Kontextanbietern (Augmented Generation, RAG)
KI-Kontextanbieter sind Plug-Ins für ChatClientAgent Instanzen und können verwendet werden, um EINEM Agent RAG-Funktionen hinzuzufügen. Dazu werden relevante Daten basierend auf der Benutzereingabe gesucht und diese Daten mit den anderen Eingaben an den KI-Dienst übergeben.
Hier ist eine Liste vorhandener Anbieter, die verwendet werden können.
| RAG AI-Kontextanbieter | Versionsstatus |
|---|---|
| Neo4j GraphRAG-Anbieter | Vorschau |
| Text-Suchanbieter | Veröffentlicht |
| RAG AI-Kontextanbieter | Versionsstatus |
|---|---|
| Azure KI-Suche Provider | Vorschau |
| Neo4j GraphRAG-Anbieter | Vorschau |
Vektorspeicher
Microsoft Agent Framework unterstützt die Integration in viele verschiedene Vektorspeicher. Dies kann nützlich sein für Retrieval Augmented Generation (RAG) oder zur Speicherung von Erinnerungen.
Zur Integration in Vektorspeicher verlassen wir uns auf das 📦Microsoft.Extensions.VectorData.Abstractions-Paket, das eine einheitliche Abstraktionsschicht für die Interaktion mit Vektorspeichern in .NET bereitstellt. Mit diesen Abstraktionen können Sie einfachen, allgemeinen Code für eine einzelne API schreiben und den zugrunde liegenden Vektorspeicher mit minimalen Änderungen an Ihrer Anwendung austauschen. Wenn Agent Framework-Komponenten auf einen Vektorspeicher angewiesen sind, verwenden sie diese Abstraktionen, damit Sie Ihre bevorzugte Implementierung auswählen können.
Tipp
Weitere Informationen zum Aufnehmen von Daten in einem Vektorspeicher, zum Generieren von Einbettungen und zum Ausführen von Vektor- oder Hybridsuchen finden Sie in der Dokumentation Vector-Datenbanken für .NET AI-Apps.
Implementierungen der Vektorspeicher-Abstraktion
| Implementation | C# | Verwendet offiziell unterstütztes SDK | Verantwortlicher / Anbieter |
|---|---|---|---|
| Azure KI-Suche | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Cosmos DB MongoDB (vCore) | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Cosmos DB No SQL | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Couchbase | ✅ | ✅ | Couchbase |
| Elasticsearch | ✅ | ✅ | Elastisch |
| In-Memory | ✅ | N/A | Microsoft |
| MongoDB | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Neon Serverless Postgres | Verwenden von Postgres Connector | ✅ | Microsoft |
| Orakel | ✅ | ✅ | Orakel |
| Pinecone | ✅ | ❌ | Microsoft |
| Postgres | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Qdrant | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Redis | ✅ | ✅ | Microsoft |
| SQL Server | ✅ | ✅ | Microsoft |
| SQLite | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Veränderlich (Im Arbeitsspeicher) | Veraltet (nutzen Sie In-Memory) | N/A | Microsoft |
| Weaviate | ✅ | ✅ | Microsoft |
Von Bedeutung
Die Implementierungen der Vektorspeicher-Abstraktion werden von einer Vielzahl von Quellen erstellt. Nicht alle Connectors werden von Microsoft verwaltet. Achten Sie bei der Prüfung einer Implementierung darauf, Qualität, Lizenzierung, Support usw. zu bewerten, um sicherzustellen, dass sie Ihren Anforderungen entsprechen. Überprüfen Sie außerdem die Dokumentation der einzelnen Anbieter auf detaillierte Versionskompatibilitätsinformationen.
Von Bedeutung
Einige Implementierungen verwenden datenbank-SDKs intern, die von Microsoft oder vom Datenbankanbieter nicht offiziell unterstützt werden. In der Spalte Verwendet offiziell unterstützte SDKs wird aufgelistet, welche offiziell unterstützte SDKs verwenden und welche nicht.
Agent Framework unterstützt die Verwendung der VectorStore-Sammlungen von Semantischer Kernel, um Vektorspeicherfunktionen für Agents bereitzustellen. In der Dokumentation zu den Vektorspeicher-Connectoren können Sie lernen, wie Sie verschiedene Sammlungen von Vektorspeichern einrichten. Weitere Informationen zur Verwendung für RAG finden Sie unter Erstellen eines Suchtools aus einem VectorStore .