使用 Foundry 代理服务实现 AI 代理

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Foundry 代理服务 提供用于生成和部署智能代理的托管编排层。 这些代理可以与工具交互、检索数据以及跨工作流维护上下文。 与 Azure Database for PostgreSQL 集成时，代理可以访问可缩放的矢量搜索、持久内存和结构化数据，这对于传送相关的上下文感知响应至关重要。

解释 Foundry 代理服务和 PostgreSQL 的集成

Microsoft Foundry 代理 通过服务，开发人员可以定义使用工具、维护内存并通过自然语言与用户交互的代理。 PostgreSQL 既充当结构化数据源，又充当矢量存储，使代理能够从企业内容检索事实和语义匹配项。

例如，在 Margie’s Travel，基于 Foundry 智能体服务构建的智能体可解答客户问题、推荐房产并自动执行支持工作流。 集成允许代理根据请求在矢量搜索和 SQL 查询之间进行选择。

描述用于嵌入、存储和检索的体系结构

为了支持智能行为，代理结合了嵌入、矢量搜索和结构化查询。 这些组件共同帮助代理解释用户意向、检索相关数据，以及提供上下文的响应。

  • 嵌入生成：使用 Azure OpenAI 或 azure_ai PostgreSQL 中的扩展将原始文本转换为矢量。
  • 矢量存储和检索：使用 pgvector 扩展在 PostgreSQL 中存储嵌入内容，并通过相似性搜索检索它们。
  • 工具集成：将代理连接到外部工具，例如 SQL 查询、API 或 Azure Functions。
  • 编排和推理：使用 Foundry 智能体服务来管理工作流、内存和决策过程。

应用步骤来构建 Foundry Agent Service 的 PostgreSQL 代理程序

开发人员遵循一系列步骤设置和配置与 Azure Database for PostgreSQL 集成的 AI 代理：

  1. 设置 PostgreSQL 灵活服务器

    • 部署 PostgreSQL 灵活服务器实例。
    • 启用azure_ai扩展和pgvector扩展。
    • 配置网络、身份验证和访问控制。

  2. 设置矢量搜索

    • 使用 Azure OpenAI 或 azure_ai 扩展从源数据生成嵌入内容。
    • 将嵌入内容存储在已启用矢量的表中。
    • 为 DiskANN 快速相似性搜索创建索引。

  3. 创建 PostgreSQL 工具

    • 定义允许代理使用 SQL 和矢量搜索查询数据库的工具。
    • 在 Foundry Agent Service 中注册该工具，并配置适当的权限和架构。

  4. 在 AI Foundry 中运行和测试代理

    • 配置代理的行为、内存和工具使用情况。
    • 部署代理并运行测试查询以验证其响应。
    • 监视性能并调整代理的逻辑和数据源。

分析有关 Margie’s Travel 的情境

玛吉的旅游公司构建了一个 AI 代理，以帮助客人找到度假租赁。 代理使用Foundry Agent Service来管理其工作流，并使用Azure Database for PostgreSQL来存储和检索属性数据。

当客户询问“向我展示海滩附近评价良好的宠物友好型公寓”时，智能体会：

  • 将查询转换为嵌入。
  • 在 PostgreSQL 中搜索矢量索引以获取类似的属性说明。
  • 对“宠物友好”和“海滩邻近度”应用语义筛选器。
  • 根据审查情感重新排序结果。
  • 返回包含摘要的匹配属性的列表。

此设置使 Margie 的旅游公司具备快速地提供个性化推荐的能力，同时确保在大规模环境下的安全性和性能。

汇总关键要点

Foundry 代理服务 简化了生成与 Azure Database for PostgreSQL 集成的智能代理的过程。 通过结合嵌入、矢量搜索和业务流程，开发人员可以创建代理来检索信息、维护上下文，并智能地响应用户需求。