在Semantic Kernel中实现多数据源检索的ChatCompletionAgent

在构建基于大语言模型的智能助手时，如何有效地整合多个数据源是一个常见的技术挑战。本文将深入探讨使用Microsoft Semantic Kernel框架时，如何为ChatCompletionAgent配置多数据源检索功能。

多数据源检索的需求背景

现代企业环境中，知识通常分散在多个系统中。一个理想的智能助手需要能够同时查询多个知识库、文档库或数据库，才能提供全面准确的回答。例如，一个项目管理系统可能需要同时检索公司知识库、项目文档库和个人工作记录等多个来源。

Semantic Kernel的当前限制

Semantic Kernel框架目前通过AzureOpenAIPromptExecutionSettings类提供数据源连接功能，但该设计仅支持单一数据源配置。这在实际业务场景中往往不够用，特别是在需要跨多个知识库检索信息的情况下。

临时解决方案实现

虽然框架本身暂不支持多数据源配置，但开发者可以通过以下方式实现类似功能：

1. 独立检索各数据源：为每个数据源创建独立的SearchClient实例，分别执行查询
2. 合并检索结果：将来自不同数据源的检索结果合并到一个集合中
3. 构建上下文参数：将合并后的结果作为上下文参数传递给ChatCompletionAgent

// 示例代码：合并多数据源结果
var combinedResults = new List<string>();
var citations = new List<string>();

foreach(var client in searchClients)
{
    var results = await client.SearchAsync(query);
    foreach(var result in results)
    {
        combinedResults.Add(result.Content);
        citations.Add(result.Source);
    }
}

数据传递与引用机制

将检索结果传递给Agent时，需要注意以下几点：

1. 上下文构建：可以通过KernelArguments将合并后的数据传递给Agent
2. 引用标记：建议在传递数据时保留原始来源信息，便于生成引用
3. 提示工程：在Agent的Instructions中明确说明如何使用这些数据

var agent = new ChatCompletionAgent
{
    Instructions = $"请基于以下上下文回答问题:\n{string.Join("\n", combinedResults)}\n" +
                  "回答时请注明数据来源，格式为[1],[2]等"
};

引用追踪的实现

在流式响应中获取引用信息需要处理ChatCompletionUpdate对象：

await foreach (var update in agent.InvokeStreamingAsync(...))
{
    if(update?.GetMessageContext()?.Citations is not null)
    {
        // 处理引用信息
    }
}

未来改进方向

Microsoft Semantic Kernel团队已经注意到这个需求，计划在未来版本中提供原生多数据源支持。届时开发者将能够：

1. 直接在配置中指定多个数据源
2. 获得更好的引用追踪体验
3. 享受更简洁的API设计

最佳实践建议

在当前版本下，建议开发者：

1. 实现统一的数据访问层来管理多数据源查询
2. 设计合理的结果合并策略
3. 在提示词中明确指导模型如何使用多源数据
4. 建立规范的引用格式

通过以上方法，即使在当前框架限制下，也能构建出功能完善的多数据源智能助手。随着Semantic Kernel的持续发展，这类功能的实现将会变得更加简单和高效。