.NET 9とSemantic Kernelを活用したAI統合コンソールアプリケーションのサンプル

AI/ML

概要

本リポジトリは、.NET 9を用いたコンソールアプリケーションの実装例を提供しています。Semantic Kernelを活用し、Azure Open AIやOllamaといった先進のAIサービスと連携しながら、MCP(Microsoft Chat Protocol)サーバーとの通信を実現。特にGitHubのMCPを用いたテスト環境を整備している点が特徴です。さらに、Docker ComposeでGrafanaやOpenTelemetryを導入し、AIアプリケーションのパフォーマンスや動作状況を可視化するための監視環境構築も併せて紹介。AI開発の実践的なノウハウを学べるリポジトリです。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 2
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 2
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 4
  • メインの言語: C#

主な特徴

  • .NET 9環境でのSemantic Kernelを用いたAI統合コンソールアプリケーションの実例
  • Azure Open AIおよびOllamaといった複数のAIサービスとの連携
  • MCP(Microsoft Chat Protocol)サーバーとのインタラクションを実装し、GitHubのMCPを利用したテスト環境を提供
  • Docker ComposeによるGrafanaとOpenTelemetryの監視環境構築サンプルを含む

技術的なポイント

本リポジトリの最大の技術的特徴は、Semantic Kernelを核にした多様なAIサービスとの連携と、運用監視基盤の統合にあります。Semantic Kernelはマイクロソフトが提供するAIアプリケーションの開発フレームワークで、自然言語処理や知識ベースの強化に強みを持ちます。本リポジトリでは、Semantic Kernelを.NET 9の最新環境で動作させ、Azure Open AIとOllamaのAPIを活用して高度なAI対話機能を実装しています。

さらに、MCP(Microsoft Chat Protocol)を介することで、チャットベースの対話を標準化されたプロトコルで行い、GitHub上のMCPサーバーを用いた動作検証も行える点がユニークです。これにより、実際のチャットボット開発に近い形での開発・テストが可能になります。

また、Docker Composeを利用した環境構築は、ただ単にAIアプリケーションを動かすだけでなく、OpenTelemetryによるトレーシングやメトリクス収集をGrafanaで可視化するモニタリング環境をセットアップできる点で注目に値します。これにより、AIサービスのパフォーマンスや応答時間、障害発生時の解析が効率的に行え、商用レベルの運用に近い形での検証が可能です。

この構成はAIアプリケーションの開発から運用までの一連の流れをカバーし、特にAIの挙動をリアルタイムで監視・分析したい開発者や運用担当者にとって価値の高い実用的なサンプルとなっています。コードはC#で記述されており、.NET 9の最新機能やパフォーマンス最適化も活用されているため、現代的なAI開発のベストプラクティスを学べる教材としても適しています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ:

  • .gitignore: Git管理から除外するファイルやディレクトリの設定
  • LICENSE: リポジトリのライセンス情報
  • README.md: プロジェクトの概要や使い方を記載したドキュメント
  • src: 実際のソースコードを格納するディレクトリ。Semantic Kernelを用いたコンソールアプリケーションの実装が含まれる

Docker Compose関連の設定ファイルはsrcディレクトリ内に格納されている可能性が高く、GrafanaやOpenTelemetryを含むモニタリングサービスの起動・連携を管理しています。

まとめ

.NET 9とSemantic Kernelを組み合わせたAI統合アプリの開発・監視環境構築の実践例。

リポジトリ情報: