DataStax a annoncé une étape importante dans sa démarche visant à simplifier la génération d'entreprise par extraction et segmentation (RAG) pour les développeurs, en s'intégrant à Microsoft Semantic Kernel. Cette intégration permet aux développeurs de créer plus facilement des applications RAG et de vectoriser les données avec Astra DB et l'écosystème de produits d'IA et de copilotes de Microsoft en utilisant le SDK open source de Semantic Kernel pour les applications et les agents d'IA. DataStax a intégré Astra DB en tant que base de données vectorielle avec le Semantic Kernel open source de Microsoft afin que les développeurs d'applications C#, Python ou full-stack puissent plus facilement créer des applications RAG et des agents d'IA qui utilisent les données de leur entreprise en utilisant les fonctionnalités uniques de Semantic Kernel pour gérer les conversations contextuelles, les fonctions multi-étapes et les connexions avec l'écosystème d'IA de Microsoft.

Semantic Kernel est un SDK open-source hautement extensible qui permet aux développeurs de créer facilement des agents qui peuvent faire appel à du code existant et qui peuvent être utilisés avec des modèles d'orchestration comme OpenAI, Azure OpenAI, GitHub CoPilot, et Hugging Face. Les principales caractéristiques de Semantic Kernel comprennent des fonctions sémantiques, des capacités de chaînage, des planificateurs et des connecteurs pour diverses applications d'entreprise et sources de données. L'intégration de ces fonctionnalités avec Astra DB ajoute la puissance d'une base de données vectorielle qui fournit des données vectorielles et structurées avec une grande pertinence, une latence ultra-faible et une échelle globale aux applications et agents d'IA construits à l'aide de Semantic Kernel.