セマンティック カーネル Python 統合を始める
項目一覧
注意
このチュートリアルでは、セマンティック カーネル Python ライブラリ を使用します 。C# ライブラリを使用するチュートリアルについては、「 セマンティック カーネル C# 統合を使い始める 」を参照してください。
Atlas Vector Search を Microsoft セマンティック カーネル と統合できます AI アプリケーションを構築し、検索拡張生成（RAG）を実装します。このチュートリアルでは、セマンティック カーネルと Atlas Vector Search の使用を開始し、データに対してセマンティック検索を実行し、 RAG実装を構築する方法を説明します。 具体的には、次のアクションを実行します。
環境を設定します。
カスタム データを Atlas に保存します。
データに Atlas Vector Search インデックスを作成します。
データに対してセマンティック検索クエリを実行します。
Atlas Vector Search を使用してデータの質問に答え、RAG を実装します。
バックグラウンド
セマンティック カーネルは、アプリケーションでさまざまな AI サービスとプラグインを組み合わせることができるオープンソースの SDK です。 セマンティック カーネルは、 RAGを含むさまざまな AI ユースケースに使用できます。
Atlas Vector Searchをセマンティック カーネルと統合することで、 Atlasをベクトルデータベースとして使用し、 Atlas Vector Searchを使用してセマンティックで類似したドキュメントを検索してRAGを実装することができます。 RAGRGRAG Atlas Vector Searchの詳細については、「 による検索拡張生成（ ） 」を してください。
前提条件
Atlas の サンプル データ セット からの映画データを含むコレクションを使用します。
MongoDB バージョン6.0.11を実行している Atlas クラスター 7.0.2 、またはそれ以降（ RCを含む）。 IP アドレスが Atlas プロジェクトのアクセス リストに含まれていることを確認します。
OpenAI API キー。 API リクエストに使用できるクレジットを持つ有料の OpenAI アカウントが必要です。
Comb などのインタラクティブ Python ノートを実行するための環境。
注意
Colab を使用している場合は、ノートブックセッションの IP アドレスが Atlas プロジェクトのアクセスリストに含まれていることを確認します。
環境を設定する
このチュートリアルの環境を設定します。 .ipynb 拡張機能のファイルを保存して、インタラクティブPythonノートを作成します。このノートはPythonコード スニペットを個別に実行でき、このチュートリアルのコードを実行するために使用します。
ノートク環境を設定するには、次の手順に従います。
依存関係をインストールしてインポートします。
ノート PC で次のコマンドを実行して、環境にセマンティック カーネルをインストールします。
pip install --quiet --upgrade semantic-kernel openai motor 必要なパッケージをインポートするには、次のコードを実行します。
import getpass, openai import semantic_kernel as sk from semantic_kernel.connectors.ai.open_ai import (OpenAIChatCompletion, OpenAITextEmbedding) from semantic_kernel.connectors.memory.mongodb_atlas import MongoDBAtlasMemoryStore from semantic_kernel.core_plugins.text_memory_plugin import TextMemoryPlugin from semantic_kernel.memory.semantic_text_memory import SemanticTextMemory from semantic_kernel.prompt_template.input_variable import InputVariable from semantic_kernel.prompt_template.prompt_template_config import PromptTemplateConfig from pymongo import MongoClient from pymongo.operations import SearchIndexModel
環境変数を定義します。
次のコードを実行し、プロンプトが表示されたら、次の内容を提供します。
OpenAI API キー。
Atlas クラスターのSRV接続文字列。
OPENAI_API_KEY = getpass.getpass("OpenAI API Key:") ATLAS_CONNECTION_STRING = getpass.getpass("MongoDB Atlas SRV Connection String:")
注意
接続stringには、次の形式を使用する必要があります。
mongodb+srv://<db_username>:<db_password>@<clusterName>.<hostname>.mongodb.net
Atlas でのカスタム データの保存
このセクションでは、 カーネル を初期化します は、アプリケーションのサービスとプラグインを管理するために使用されるメインのインターフェースです。カーネルを介して、AI サービスを構成し、Atlas をベクトルデータベース（メモリストアとも）としてインスタンス化し、カスタム データを Atlas クラスターにロードします。
Atlas にカスタム データを保存するには、次のコード スニペットをノートに貼り付けて実行します。
AI サービスをカーネルに追加します。
次のコードを実行して、このチュートリアルで使用される OpenAI 埋め込みモデルとチャットモデルを構成し、これらのサービスをカーネルに追加します。 このコードでは、次の項目を指定します。
テキストをベクトル埋め込みに変換するために使用される埋め込みモデルとしての OpenAI の
text-embedding-ada-002。応答の生成に使用されるチャット モデルとしての OpenAI の
gpt-3.5-turbo。
chat_service = OpenAIChatCompletion( service_id="chat", ai_model_id="gpt-3.5-turbo", api_key=OPENAI_API_KEY ) embedding_service = OpenAITextEmbedding( ai_model_id="text-embedding-ada-002", api_key=OPENAI_API_KEY ) kernel.add_service(chat_service) kernel.add_service(embedding_service)
Atlas をメモリ ストアとしてインスタンス化します。
次のコードを実行して、Atlas をメモリ ストアとしてインスタンス化し、カーネルに追加します。 このコードは、Atlas クラスターへの接続を確立し、次の項目を指定します。
semantic_kernel_dbは、ドキュメントを保存するために使用される Atlas データベースです。vector_indexセマンティック検索クエリを実行するために使用されるインデックス。
プラグイン もインポートしますTextMemoryPlugin と呼ばれる は、メモリにテキストを保存および取得するためのネイティブ関数のグループを提供します。
mongodb_atlas_memory_store = MongoDBAtlasMemoryStore( connection_string=ATLAS_CONNECTION_STRING, database_name="semantic_kernel_db", index_name="vector_index" ) memory = SemanticTextMemory( storage=mongodb_atlas_memory_store, embeddings_generator=embedding_service ) kernel.add_plugin(TextMemoryPlugin(memory), "TextMemoryPlugin")
Atlas クラスターに サンプル データ をロードします。
このコードでは、関数を定義して実行し、 semantic_kernel_db.testコレクションにサンプル ドキュメントを入力します。 これらのドキュメントには、 LLMが最初はアクセスできなかったパーソナライズされたデータが含まれています。
async def populate_memory(kernel: sk.Kernel) -> None: await memory.save_information( collection="test", id="1", text="I am a developer" ) await memory.save_information( collection="test", id="2", text="I started using MongoDB two years ago" ) await memory.save_information( collection="test", id="3", text="I'm using MongoDB Vector Search with Semantic Kernel to implement RAG" ) await memory.save_information( collection="test", id="4", text="I like coffee" ) print("Populating memory...") await populate_memory(kernel) print(kernel)
Populating memory... plugins=KernelPluginCollection(plugins={'TextMemoryPlugin': KernelPlugin(name='TextMemoryPlugin', description=None, functions={'recall': KernelFunctionFromMethod(metadata=KernelFunctionMetadata(name='recall', plugin_name='TextMemoryPlugin', description='Recall a fact from the long term memory', parameters=[KernelParameterMetadata(name='ask', description='The information to retrieve', default_value=None, type_='str', is_required=True, type_object=<class 'str'>), KernelParameterMetadata(name='collection', description='The collection to search for information.', default_value='generic', type_='str', is_required=False, type_object=<class 'str'>), KernelParameterMetadata(name='relevance', description='The relevance score, from 0.0 to 1.0; 1.0 means perfect match', default_value=0.75, type_='float', is_required=False, type_object=<class 'float'>), KernelParameterMetadata(name='limit', description='The maximum number of relevant memories to recall.', default_value=1, type_='int', is_required=False, type_object=<class 'int'>)], is_prompt=False, is_asynchronous=True, return_parameter=KernelParameterMetadata(name='return', description='', default_value=None, type_='str', is_required=True, type_object=None)), method=<bound method TextMemoryPlugin.recall of TextMemoryPlugin(memory=SemanticTextMemory())>, stream_method=None), 'save': KernelFunctionFromMethod(metadata=KernelFunctionMetadata(name='save', plugin_name='TextMemoryPlugin', description='Save information to semantic memory', parameters=[KernelParameterMetadata(name='text', description='The information to save.', default_value=None, type_='str', is_required=True, type_object=<class 'str'>), KernelParameterMetadata(name='key', description='The unique key to associate with the information.', default_value=None, type_='str', is_required=True, type_object=<class 'str'>), KernelParameterMetadata(name='collection', description='The collection to save the information.', default_value='generic', type_='str', is_required=False, type_object=<class 'str'>)], is_prompt=False, is_asynchronous=True, return_parameter=KernelParameterMetadata(name='return', description='', default_value=None, type_='', is_required=True, type_object=None)), method=<bound method TextMemoryPlugin.save of TextMemoryPlugin(memory=SemanticTextMemory())>, stream_method=None)})}) services={'chat': OpenAIChatCompletion(ai_model_id='gpt-3.5-turbo', service_id='chat', client=<openai.AsyncOpenAI object at 0x7999971c8fa0>, ai_model_type=<OpenAIModelTypes.CHAT: 'chat'>, prompt_tokens=0, completion_tokens=0, total_tokens=0), 'text-embedding-ada-002': OpenAITextEmbedding(ai_model_id='text-embedding-ada-002', service_id='text-embedding-ada-002', client=<openai.AsyncOpenAI object at 0x7999971c8fd0>, ai_model_type=<OpenAIModelTypes.EMBEDDING: 'embedding'>, prompt_tokens=32, completion_tokens=0, total_tokens=32)} ai_service_selector=<semantic_kernel.services.ai_service_selector.AIServiceSelector object at 0x7999971cad70> retry_mechanism=PassThroughWithoutRetry() function_invoking_handlers={} function_invoked_handlers={}
Tip
サンプル コードを実行した後、クラスター内のsemantic_kernel_db.testコレクションに移動すると、Atlas UI でベクトル埋め込みを表示できます。
Atlas Vector Search インデックスの作成
注意
Atlas Vector Search インデックスを作成するには、Atlas プロジェクトに対するProject Data Access Admin以上のアクセス権が必要です。
ベクトル ストアでベクトル検索クエリを有効にするには、 semantic_kernel_db.testコレクションに Atlas Vector Search インデックスを作成します。
ノート次のコードを実行して Atlas クラスターに接続し、 vectorSearchタイプのインデックスを作成します。 このインデックス定義は、次のフィールドのインデックス作成を指定します。
embeddingベクトル型としての フィールド。embeddingフィールドには、OpenAI のtext-embedding-ada-002埋め込みモデルを使用して作成された埋め込みが含まれます。 インデックス定義では、1536ベクトル次元を指定し、cosineを使用して類似性を測定します。
# Connect to your Atlas cluster and specify the collection client = MongoClient(ATLAS_CONNECTION_STRING) collection = client["semantic_kernel_db"]["test"] # Create your index model, then create the search index search_index_model = SearchIndexModel( definition={ "fields": [ { "type": "vector", "path": "embedding", "numDimensions": 1536, "similarity": "cosine" } ] }, name="vector_index", type="vectorSearch" ) collection.create_search_index(model=search_index_model)
インデックスの構築には約 1 分かかります。 構築中、インデックスは最初の同期状態になります。 構築が完了したら、コレクション内のデータのクエリを開始できます。
ベクトル検索クエリの実行
Atlas がインデックスをビルドすると、データに対してベクトル検索クエリを実行できるようになります。
ノートで次のコードを実行して、 string What is my job title? の基本的なセマンティック検索を実行します。 最も関連性の高いドキュメントと、 0と1の間の関連性スコアが出力されます。
result = await memory.search("test", "What is my job title?") print(f"Retrieved document: {result[0].text}, {result[0].relevance}")
Retrieved document: I am a developer, 0.8991971015930176
データに関する質問に答えます
RAGAtlas Vector Searchこのセクションでは、 とセマンティック カーネルを使用した の実装例を示します。Atlas Vector Searchを使用してセマンティックに類似したドキュメントを検索したので、次のコード例を実行して、それらのドキュメントに基づいて質問に答えるようにLLMに指示します。
次のコードは、 プロンプト を定義しますLLM 検索されたドキュメントをクエリのコンテキストとして使用するように指示します。この例では、サンプル クエリ When did I start using MongoDB? を使用してLLMをプロンプトします。 LLMの知識ベースをカスタム データで拡張したため、チャットモデルはより正確でコンテキストに対応する応答を生成できます。
service_id = "chat" settings = kernel.get_service(service_id).instantiate_prompt_execution_settings( service_id=service_id ) prompt_template = """ Answer the following question based on the given context. Question: {{$input}} Context: {{$context}} """ chat_prompt_template_config = PromptTemplateConfig( execution_settings=settings, input_variables=[ InputVariable(name="input"), InputVariable(name="context") ], template=prompt_template ) prompt = kernel.add_function( function_name="RAG", plugin_name="TextMemoryPlugin", prompt_template_config=chat_prompt_template_config, ) question = "When did I start using MongoDB?" results = await memory.search("test", question) retrieved_document = results[0].text answer = await prompt.invoke( kernel=kernel, input=question, context=retrieved_document ) print(answer)
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