Qdrant는 개발자들이 고효율로 AI 애플리케이션을 구축하고 배포할 수 있도록 하는 진보된 벡터 검색 엔진입니다. 복잡한 데이터 타입을 관리하는 데 뛰어나며 고차원 데이터에 대한 유사성 검색 기능을 제공합니다. 추천 엔진, 이미지 및 비디오 검색, 자연어 처리 작업에 이상적이며, Qdrant는 사용자가 임베딩을 신속하게 인덱싱하고 쿼리할 수 있게 합니다. 확장 가능한 아키텍처와 다양한 통합 방법에 대한 지원 덕분에 Qdrant는 AI 솔루션의 워크플로우를 간소화하며, 높은 부하에서도 빠른 응답 시간을 보장합니다.

Semantic Kernel Copilot 데모는 Microsoft의 Semantic Kernel 프레임워크로 고급 AI 에이전트를 구축하는 방법을 보여주는 종단 간 참조 애플리케이션입니다. 이 데모는 다단계 추론을 위한 프롬프트 체이닝, 세션 간 맥락을 기억하는 메모리 관리, 외부 API 또는 서비스와의 통합을 가능하게 하는 플러그인 기반 스킬 구조를 특징으로 합니다. 개발자는 Azure OpenAI 또는 OpenAI 모델용 커넥터를 구성하고, 맞춤형 프롬프트 템플릿을 정의하며, 캘린더 액세스, 파일 작업, 데이터 검색과 같은 도메인별 스킬을 구현할 수 있습니다. 이 샘플은 이러한 구성 요소를 오케스트레이션하여 사용자 의도를 이해하고, 작업을 수행하며, 시간에 따라 맥락을 유지하는 대화형 Copilot를 생성하는 방법을 보여줍니다. 이는 개인화된 AI 어시스턴트 개발을 빠르게 촉진합니다.

Agentic Shared Memory는 AI 기반 멀티 에이전트 환경에서 컨텍스트 데이터를 관리하기 위한 강력한 솔루션을 제공합니다. 벡터 임베딩과 효율적인 데이터 구조를 활용하여 에이전트의 관찰, 결정 및 상태 전이를 저장하며, 원활한 컨텍스트 검색과 업데이트를 가능하게 합니다. 에이전트는 공유 메모리를 조회하여 과거 상호작용이나 글로벌 지식을 접근할 수 있으며, 일관된 행동과 협력 문제 해결을 촉진합니다. 이 라이브러리는 LangChain과 같은 인기 AI 프레임워크 또는 맞춤형 에이전트 오케스트레이터와의 플러그 앤 플레이 통합을 지원하며, 사용자 정의 유지 정책, 컨텍스트 윈도우 크기, 검색 기능을 제공합니다. 메모리 관리를 추상화하여 개발자는 에이전트 로직에 집중하면서 분산 또는 중앙 집중 배포 환경에서도 확장 가능하고 일관된 메모리 처리를 보장할 수 있습니다. 이는 시스템 전체 성능 향상, 중복 계산 감소, 에이전트 지능 향상에 기여합니다.