C# - Semantic Kernel의 Semantic Memory 사용 예제
ASK, Kernel, Planner, Skill을 지나 이제 Memory 예제까지 왔습니다. ^^
samples/notebooks/dotnet/06-memory-and-embeddings.ipynb
; https://github.com/microsoft/semantic-kernel/blob/main/samples/notebooks/dotnet/06-memory-and-embeddings.ipynb
Memory는 간단하게 설명하면 전체적인 문맥을 기억하기 위한 수단입니다. 문맥이라고 하니, 지난 Context 예제가 있었는데요,
C# - Semantic Kernel의 대화 문맥 유지
; https://www.sysnet.pe.kr/2/0/13352
사실 위에서 구현한 ContextVariables는 그다지 특별한 것이 아니고, 지금까지의 대화 내용을 전부 누적시켜 설정하는 것에 지나지 않습니다. 일례로,
이전 예제의 코드를 보면,
var context = new ContextVariables();
var history = "";
context.Set("history", history);
...[생략]...
var bot_answer = await kernel.RunAsync(context, skill["Chat"]);
Console.WriteLine(bot_answer);
history += $"\nHuman: {human_input}\nAssistant: {bot_answer}\n";
context.Update(history);
history 문자열에 대화의 내용을 전부 합쳐 Update 시킨 후 RunAsync에 전달하는 식입니다. 여기서 문제는, 이런 식으로 누적시켜 대화를 이어나가면 결국 Model에서 정한 Token 제약에 금방 걸리고 맙니다.
바로 이런 문제를 해결하기 위해, 단기/장기로 대화 상태를 저장할 수 있는 메모리가 필요한 것입니다. 이 외에도, 메모리를 이용하면 또 다른 활용이 가능합니다. 예를 들어, 사내에서 개발한 제품의 매뉴얼이 있다고 가정해 보겠습니다. 물론, OpenAI가 크롤링한 웹 데이터에 해당 매뉴얼이 있다면 상관없겠지만 그렇지 않을 수도 있습니다. 그런 상황이라면 그 매뉴얼 전체를 Chat 내에서 인식시키려 할 때 또다시 Token 제약에 걸립니다.
이런 문제를 Memory를 이용해 해결할 수 있는데요, 이를 위해서는 2가지 구성요소(Memory Storage와 Embedding backend)를 Kernel에 추가해야 합니다. 방법은 예제 코드에 잘 나옵니다. ^^
우선 Embedding backend는 KernelConfig을 이용해 새롭게 "text-embedding-ada-002" 모델을 추가합니다.
KernelConfig kernelConfig = new KernelConfig();
kernelConfig.AddOpenAITextCompletionService("default", "text-davinci-003", apiKey);
kernelConfig.AddOpenAITextEmbeddingGenerationService("ada", "text-embedding-ada-002", apiKey);
그다음 Memory Storage는, Application이 실행 중일 때만 보관이 되도록 VolatileMemoryStore를 사용합니다.
var kernel = Kernel.Builder
.WithConfiguration(kernelConfig)
.WithMemoryStorage(new VolatileMemoryStore())
.Build();
이 외에도, Azure Cosmos DB, PostgreSQL, SQLite 등으로 유지할 수 있다고 합니다. nuget을 찾아보면 관련 타입들이 아마도 다음의 패키지들에 포함된 것 같습니다.
Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Memory.Sqlite
; https://www.nuget.org/packages/Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Memory.Sqlite
Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Memory.Qdrant
; https://www.nuget.org/packages/Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Memory.Qdrant
Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Memory.AzureCognitiveSearch
; https://www.nuget.org/packages/Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Memory.AzureCognitiveSearch
Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Memory.Postgres
; https://github.com/microsoft/semantic-kernel/tree/main/dotnet/src/Connectors/Connectors.Memory.Postgres
당연히 모두 현재(2023-05-17)는 Preview 버전이고
PostgreSQL의 경우에는 찾을 수 없었습니다.
자, 그럼 이제 남은 것은 Memory Store에 문맥 정보를 추가하는 일이 남았는데요, 이를 위해 SaveInformationAsync 메서드를 사용할 수 있습니다.
const string MemoryCollectionName = "aboutMe";
await kernel.Memory.SaveInformationAsync(MemoryCollectionName, id: "info1", text: "My name is Andrea");
await kernel.Memory.SaveInformationAsync(MemoryCollectionName, id: "info2", text: "I currently work as a tourist operator");
await kernel.Memory.SaveInformationAsync(MemoryCollectionName, id: "info3", text: "I currently live in Seattle and have been living there since 2005");
await kernel.Memory.SaveInformationAsync(MemoryCollectionName, id: "info4", text: "I visited France and Italy five times since 2015");
await kernel.Memory.SaveInformationAsync(MemoryCollectionName, id: "info5", text: "My family is from New York");
여기서 문맥 정보에 대한 식별자를 줬기 때문에 관련 문맥을 사용할 때도 동일한 식별자를 줘야 합니다. 아래는 위와 같은 문맥이 있는 상태에서 질문하는 코드를 보여줍니다.
var questions = new[]
{
"what is my name?",
"where do I live?",
"where is my family from?",
"where have I travelled?",
"what do I do for work?",
};
foreach (var q in questions)
{
var response = await kernel.Memory.SearchAsync(MemoryCollectionName, q).FirstOrDefaultAsync();
Console.WriteLine(q + " " + response?.Metadata.Text);
}
/* 출력 결과
what is my name? My name is Andrea
where do I live? I currently live in Seattle and have been living there since 2005
where is my family from? My family is from New York
where have I travelled? I visited France and Italy five times since 2015
what do I do for work? I currently work as a tourist operator
*/
오호~~~ 점점 더 예제가 재미있어지는군요. ^^
(
첨부 파일은 이 글의 예제 코드를 포함합니다.)
참고로, 이때 문맥으로 저장하는 텍스트는 단순히 문자열로 저장되는 것이 아니고, 우리가 지정한 Embedding backend, 즉 위의 예제에서는 "text-embedding-ada-002" 모델로 벡터값으로 인코딩된 유형으로 저장됩니다. 관련해서는 아래의 문서를 참조하라고 하는군요. ^^
What are Embeddings?
; https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/concepts-ai/embeddings
그러고 보면,
지난 예제에서 "text-embedding-ada-002" 모델을 사용해 "안녕하세요, 책 좀 추천해 주세요." 문자열을 전송했더니 다음과 같은 결과가 나왔는데요,
( 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0, 0 0 0 0 0 1 0 0, 0 0 0, 0 0 0, 0 0, 0 0, 0 0 0, 0 0 0 0,0 0 0, 0 0 0,0,0 0 0 0, 0 0 0 0, 0 0 0,0,0 0, 0,0,0,,0,0,0,0 1 0, 0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0, 0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0, 0,0,0, 0,0,0,0,0,, 0,0,0, 0,0,0,0,0,,0,0,0,0, 1 0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0, 0,0,0, 0,0,0, 0 1 0,0,0,0,0,,, 0,0,0,0, 0,0,0, 0,0, 0,0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0,0, 0,0, 0,0,1, 0,0, 0,0, 0,0,0,0, 0,0,0, 0,0, 1,0,0, 0,0, 0,0,0, 0,0,1,0,0,0,0,1, 0,0,0, 0,0,0,1,1,0, 0,0,0,0, 1,0,0,1,1,0, 1,0,0,0,0,0, 1,0,0,0,0,1,0,1,1, 1,0,0,0,1,1, 1,0,1,1,0, 0,0,0,0,0, 0,0, 1, 0,0,1,0,1,1,1, 0,0,0,1,0,1,1, 0,0,0,0, 0,0, 1,0,1,0, 1,1,1,0, 0,0,0, 1,0,0,0,1,1, 1,0,1,1,1, 0,0,0,0, 0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1, 1,0,0,0,0, 1,0,1,1,1,1, 0,0,0,0, 1,1,0,1,0,1,1, 1,0,0,0, 0,0,0,1,,1,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,1,0,1,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1
아마도 저것이 "vectors or arrays of numbers that represent the meaning and the context of tokens processed by the model."인 듯합니다.
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