ベクトルストアに文脈提供機能

ベクトルストアはSemantic KernelのPython体験にとって新しいものではない。Microsoftの投稿は今回のAgent Frameworkの取り組みを、ゼロから作り直すのではなく、その基盤を前方移植するものとして位置づけている。見覚えのある要素はそのままだ。型付きレコード定義、ストアとコレクション、バッチ保存と取得、埋め込み生成、そして増え続ける統合群にまたがるベクトル検索である。

変わったのは、エージェントのワークフローの中でベクトルストアが占める位置だ。Microsoftはモデル登録とバッチAPIを整理し、フィルターと埋め込みオプションを更新し、ベクトルストアがエージェントのコンテキスト受け取り方と使い方に自然に馴染むようにしたと述べている。最も重要な追加とされるのがコンテキストプロバイダーだ。ツールを通じてデータをエージェントに公開したり、ベクトルストアを使ってモデルのコンテキストを膨らませ続けることなく会話履歴を検索可能に保ったりする。

実用的な形はツール類に見える。キー、データ、ベクトルの各フィールドをVectorStoreFieldで印付けし、@vectorstoremodelを使うとコレクション定義が導出される。create_vector_search_toolは検索可能なコレクションをラップし、開発者が名前、説明、結果の形、フィルター、承認の挙動を制御できるようにする。VectorCollectionContextProviderはupsert、get、delete、searchの各ツールを指示とともに追加でき、VectorStoreHistoryProviderはエージェントが必要に応じて古い詳細を取得する間、アクティブなコンテキストを限られた大きさに保つ。