تحديث بيانات المتجه بكفاءة في cosmosdb باستخدام kernel الدلالي

Temp mail SuperHeros
تحديث بيانات المتجه بكفاءة في cosmosdb باستخدام kernel الدلالي
تحديث بيانات المتجه بكفاءة في cosmosdb باستخدام kernel الدلالي

تبسيط تحديثات بيانات المتجه لدردشة chatbots التي تعمل بالنيابة

إن إنشاء روبوت دردشة يستخدم ملفات تخفيض السعر كقاعدة معرفية له ليس بالأمر الهين، خاصة عند إدارة عمليات تضمين المتجهات في CosmosDB. غالبًا ما يظهر هذا التحدي للمطورين الذين يقومون بدمج Semantic Kernel مع Azure CosmosDB لتخزين الذاكرة المتقدمة. 💡

على الرغم من أن حفظ ملفات تخفيض السعر الجديدة والمتجهات المرتبطة بها قد يبدو أمرًا سهلاً، إلا أن تحديث هذه المتجهات بكفاءة يمثل مشكلة فريدة من نوعها. يواجه المطورون في كثير من الأحيان مواقف يؤدي فيها محتوى تخفيض السعر المحدث إلى إدخالات مكررة في قاعدة البيانات بدلاً من الكتابة فوق الإدخالات الموجودة.

في سيناريو في العالم الحقيقي ، قام مطور بتنفيذ روبوت الذي أنقذ ملفات Markdown كمتجهات في Cosmosdb. ومع ذلك ، عند محاولة تحديث الملفات ، لاحظوا أنه تم إنشاء عناصر جديدة بدلاً من تعديل العناصر الموجودة ، مما تسبب في تكرار البيانات وعدم الكفاءة.

تتعمق هذه المقالة في كيفية معالجة هذه المشكلة بشكل فعال، مما يضمن قيام CosmosDB بتحديث الأجزاء الضرورية فقط مع تجنب إعادة إنشاء المتجهات بالكامل. باستخدام التقنيات الصحيحة، يمكنك الاحتفاظ بمخزن ذاكرة مبسط ودقيق لروبوت الدردشة الخاص بك، مما يوفر الوقت والموارد. 🚀

يأمر مثال للاستخدام
WithMemoryStore() تستخدم لتكوين متجر الذاكرة ، في هذه الحالة ، Azure cosmosdb. يحدد معلمات مثل نقطة نهاية قاعدة البيانات ، والمفتاح ، وأبعاد التضمين ، ونوع الفهرسة.
VectorIndexType.DiskANN يحدد نوع فهرسة المتجه لاستخدامه في Cosmosdb. Diskann هي خوارزمية جارية تقريبية عالية الأداء مناسبة لمجموعات البيانات الكبيرة.
SaveInformationAsync() يحفظ سجل ذاكرة جديد للمجموعة المحددة في Cosmosdb. تتيح هذه الوظيفة إضافة نص ووصف ومعرف لاسترجاع.
GetAsync() يسترجع سجل ذاكرة موجود من Cosmosdb بواسطة معرفه الفريد. هذا يساعد على التحقق مما إذا كان السجل موجودًا بالفعل قبل إجراء التغييرات.
RemoveAsync() يحذف سجل موجود من Cosmosdb. هذا مفيد لضمان عدم وجود إدخالات مكررة قبل تحديث البيانات.
UpsertItemAsync() أمر CosmosDB SDK الذي يقوم إما بإدراج مستند في قاعدة البيانات أو تحديثه. إذا كان المستند موجودًا، فسيتم تحديثه؛ وإلا، يتم إنشاء مستند جديد.
PartitionKey يحدد مفتاح القسم لمستند في Cosmosdb. هذا أمر بالغ الأهمية لتنظيم البيانات والاستعلام عنها بكفاءة في قاعدة البيانات.
Mock<T>() ميزة من مكتبة MOQ المستخدمة لإنشاء كائنات وهمية لاختبار الوحدة. في هذا المثال ، يتم استخدامه لمحاكاة سلوك ذاكرة النص الدلالي.
Verify() طريقة في Moq للتأكد من استدعاء وظيفة محددة للكائن الوهمي أثناء الاختبار. فهو يساعد على التأكد من حدوث الإجراءات المتوقعة، مثل حفظ البيانات أو إزالتها.
Times.Once يحدد العدد المتوقع من المرات التي يجب فيها استدعاء الطريقة أثناء اختبار الوحدة. هنا، يضمن استدعاء الوظائف الرئيسية مثل SaveInformationAsync مرة واحدة بالضبط.

تحسين تحديثات المتجهات في cosmosdb مع النواة الدلالية

تعالج البرامج النصية المقدمة أعلاه تحديًا شائعًا في إدارة متجر الذاكرة مع COSMOSDB: تحديث بيانات المتجه بكفاءة دون تكرار إدخالات. يستخدم الحل الأول وظائف إدارة الذاكرة المدمجة في kernel الدلالية ، مثل SaveInformationAsync و removeasync. تضمن هذه الأوامر أن يتم تحديث تمثيل ناقل ملف Markdown بشكل صحيح. تتضمن العملية أولاً التحقق مما إذا كان المتجه موجودًا بالفعل في المجموعة باستخدام getAsync. إذا تم العثور عليه، يقوم البرنامج النصي بإزالة الإدخال القديم قبل حفظ المتجه الجديد، وبالتالي منع التكرارات. يعد هذا الأسلوب مثاليًا لأولئك الذين يريدون التكامل السلس مع Semantic Kernel مع الحفاظ على البيانات النظيفة والدقيقة في قاعدة البيانات الخاصة بهم. 💻

يستخدم الحل الثاني CosmosDB SDK مباشرة لإدارة المتجهات. تعد هذه الطريقة أكثر تنوعًا، مما يسمح بالتحكم المتقدم في منطق التحديث. على سبيل المثال، ustertitemasync يتم استخدامه لاستبدال أو إضافة مستند في قاعدة البيانات في عملية واحدة. وذلك بتحديد partitionkey، يضمن البرنامج النصي استفسارات فعالة ويمنع النفقات العامة لقاعدة البيانات غير الضرورية. يعد هذا النهج مفيدًا بشكل خاص للمطورين الذين يرغبون في تخصيص عمليات قاعدة البيانات الخاصة بهم ، مما يمنحهم القدرة على التعامل مع حالات الحافة أو تنفيذ تدابير أمان إضافية.

يلعب اختبار الوحدة دورًا مهمًا في التحقق من صحة وظائف كلا الحللين. في المثال أعلاه ، يتم استخدام MOQ لمحاكاة سلوك نظام إدارة الذاكرة ، مما يضمن حدوث جميع العمليات المتوقعة بشكل صحيح. على سبيل المثال، يؤكد يستخدم لتأكيد أن وظائف مثل RemoveAsync و SaveInformationAsync يتم استدعاؤها في الأوقات المناسبة. هذا يضمن أن النظام يتصرف على النحو المقصود في ظل ظروف مختلفة ، مثل تحديث أو إدخال ملف تخفيض جديد. 🧪

لربط كل شيء معًا ، تؤكد هذه الحلول على أهمية النموذجية وأفضل الممارسات. من خلال عزل كل عملية إلى وظائف محددة (على سبيل المثال ، تحديث أو إزالة المتجهات) ، يمكن للمطورين إعادة استخدام الرمز أو تكييفه بسهولة لحالات الاستخدام الأخرى. علاوة على ذلك ، تضمن معالجة الأخطاء والتحقق من الصحة أن الحلول لا تزال قوية في بيئات الإنتاج. على سبيل المثال ، في حالة حدوث عدم تطابق معرف أثناء التحديث ، فإن البرنامج النصي يتولى خطأ الخطأ ، ويمنع فساد البيانات. سواء أكان استخدام الأدوات المدمجة في Kernel أو Cosmosdb SDK ، فإن هذه الحلول تمكن المطورين من الحفاظ على متجر ذاكرة محسّن وموثوق به للتطبيقات التي تعتمد على AI. 🚀

إدارة تحديثات بيانات المتجه في Cosmosdb باستخدام نواة الدلالية

يستخدم هذا الحل لغة C# لتنفيذ الواجهة الخلفية، مع التركيز على المعالجة الفعالة للبيانات في CosmosDB باستخدام Semantic Kernel.

// Import necessary namespaces
using Microsoft.SemanticKernel.Memory;
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Memory.AzureCosmosDB;
using System.Threading.Tasks;
using System;
// Define the memory builder and initialize the semantic memory
ISemanticTextMemory semanticTextMemory = new MemoryBuilder()
    .WithTextEmbeddingGeneration(kernel.GetRequiredService<ITextEmbeddingGenerationService>())
    .WithMemoryStore(new AzureCosmosDBNoSQLMemoryStore("your-endpoint",
                                                     "your-key",
                                                     1536,
                                                     VectorDataType.Float32,
                                                     VectorIndexType.DiskANN))
    .Build();
// Define a function to update a vector in CosmosDB
public async Task UpdateVectorAsync(string collection, string id, string content, string description)
{
    var existingItem = await semanticTextMemory.GetAsync(collection, id);
    if (existingItem != null)
    {
        await semanticTextMemory.RemoveAsync(collection, id);
    }
    await semanticTextMemory.SaveInformationAsync(collection, id: id, text: content, description: description);
}
// Usage example
await UpdateVectorAsync("collection", "markdown-file-path", "updated content", "updated description");

حل بديل: استخدام cosmosdb SDK للتحكم الدقيق في الحبيبات

يستخدم هذا الأسلوب Azure CosmosDB SDK لتحديث المستندات مباشرةً بناءً على المعرفات المخصصة.

// Import necessary namespaces
using Microsoft.Azure.Cosmos;
using System.Threading.Tasks;
using System;
// Initialize Cosmos client and container
var cosmosClient = new CosmosClient("your-endpoint", "your-key");
var container = cosmosClient.GetContainer("database-name", "collection-name");
// Define a function to update or insert a vector
public async Task UpsertVectorAsync(string id, string content, string description)
{
    var item = new
    {
        id = id,
        text = content,
        description = description
    };
    await container.UpsertItemAsync(item, new PartitionKey(id));
}
// Usage example
await UpsertVectorAsync("markdown-file-path", "updated content", "updated description");

إضافة اختبارات الوحدة لضمان صحة

يضمن اختبار وحدة C# هذا المتجهات تحديثات الحل بدقة.

// Import testing libraries
using Xunit;
using Moq;
using System.Threading.Tasks;
// Define a test class
public class VectorUpdateTests
{
    [Fact]
    public async Task UpdateVector_ShouldReplaceExistingVector()
    {
        // Mock the semantic text memory
        var mockMemory = new Mock<ISemanticTextMemory>();
        mockMemory.Setup(m => m.GetAsync("collection", "test-id"))
            .ReturnsAsync(new MemoryRecord("test-id", "old content", "old description"));
        mockMemory.Setup(m => m.SaveInformationAsync("collection", "test-id", "new content", "new description"))
            .Returns(Task.CompletedTask);
        var service = new YourServiceClass(mockMemory.Object);
        await service.UpdateVectorAsync("collection", "test-id", "new content", "new description");
        // Verify behavior
        mockMemory.Verify(m => m.RemoveAsync("collection", "test-id"), Times.Once);
        mockMemory.Verify(m => m.SaveInformationAsync("collection", "test-id", "new content", "new description"), Times.Once);
    }
}

تعزيز تحديثات بيانات المتجهات مع استراتيجيات البيانات الوصفية

غالبًا ما يتم التغاضي عن جانب إدارة بيانات المتجهات في كوزموس دي بي هو استخدام البيانات الوصفية لتحديد السجلات وتحديثها بكفاءة. بدلاً من الاعتماد فقط على المعرفات أو المسارات، فإن دمج البيانات التعريفية مثل الطوابع الزمنية أو أرقام الإصدارات أو قيم التجزئة للمحتوى يمكن أن يؤدي إلى تحسين التحديثات بشكل كبير. على سبيل المثال، عند تحديث ملف تخفيض السعر، يمكن إنشاء تجزئة المحتوى لاكتشاف التغييرات. بهذه الطريقة، يقوم النظام بتحديث المتجه فقط إذا تم تعديل المحتوى، مما يتجنب العمليات غير الضرورية ويقلل تحميل قاعدة البيانات. 🔄

تتضمن الإستراتيجية الرئيسية الأخرى الاستفادة من إمكانات الفهرسة المضمنة في CosmosDB. عن طريق التخصيص مفاتيح التقسيم وسياسات الفهرسة ، يمكن للمطورين إنشاء هيكل يسمح بالبحث السريع لبيانات المتجهات. على سبيل المثال ، يمكن لتجميع المتجهات حسب ملف أو فئتها كمفتاح تقسيم جعل الاستعلامات أكثر كفاءة. بالإضافة إلى ذلك ، فإن تمكين الفهرسة المركبة على الحقول التي يتم الاستعلام عنها بشكل متكرر ، مثل الطوابع الزمنية أو أنواع المحتوى ، يمكن أن يؤدي إلى زيادة أداء الأداء.

أخيرًا ، يمكن أن تستكمل استراتيجيات التخزين المؤقت تحديثات المتجهات ، خاصة بالنسبة إلى chatbots التي تصل إلى نفس البيانات بشكل متكرر. من خلال دمج طبقة التخزين المؤقت ، مثل redis ، يمكن للتطبيق أن يخدم الاستجابات دون الاستعلام عن cosmosdb بشكل متكرر. هذا لا يسرع فقط الاستجابات ولكنه يقلل أيضًا من التكاليف عن طريق تقليل معاملات قاعدة البيانات. يضمن الجمع بين هذه الاستراتيجيات اتباع نهج قابل للتطوير وفعال لإدارة بيانات المتجهات للتطبيقات التي تعتمد على AI ، مثل chatbots القائمة على المعرفة. 🚀

أسئلة شائعة حول تحديث بيانات المتجه في Cosmosdb

  1. ما هو الغرض من SaveInformationAsync في النواة الدلالية؟
  2. إنه يحفظ سجل ذاكرة جديد في Cosmosdb ، بما في ذلك التضمينات المتجهات والبيانات الوصفية ، لاسترجاع المستقبل.
  3. كيف أتجنب الإدخالات المكررة في CosmosDB؟
  4. يستخدم GetAsync للتحقق من وجود سجل موجود، ثم اتصل RemoveAsync قبل حفظ البيانات المحدثة.
  5. هل يمكنني تحديث المتجهات دون إعادة إنشائها جميعًا؟
  6. نعم ، حدد السجلات بواسطة معرفات فريدة أو بيانات تعريف مثل الطوابع الزمنية وتحديث الأجزاء التي تم تغييرها فقط باستخدام UpsertItemAsync.
  7. ما الدور الذي يلعبه التقسيم في CosmosDB؟
  8. مفاتيح التقسيم ، مثل مسارات أو فئات الملفات ، تحسين كفاءة الاستعلام عن طريق تجميع البيانات ذات الصلة بشكل منطقي.
  9. كيف يمكنني التحقق من صحة التحديثات في الكود الخاص بي؟
  10. قم بتنفيذ اختبارات الوحدة باستخدام مكتبات مثل Moq لمحاكاة تحديثات الذاكرة والتحقق من أن الطرق مثل SaveInformationAsync و RemoveAsync العمل كما هو متوقع.

تبسيط تحديثات المتجهات لإدارة الذاكرة الموثوقة

يعد تحديث بيانات المتجه في CosmOSDB أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على متجر ذاكرة قابل للتطوير وموثوق به لدردشة الدردشة والتطبيقات المماثلة. يضمن استخدام أوامر kernel الدلالية مع استراتيجيات التحديث المناسبة اتساق البيانات مع تقليل العمليات غير الضرورية. هذا المزيج يعزز أداء النظام بشكل عام. 🤖

إن دمج الميزات المتقدمة مثل مفاتيح التقسيم ، وتجزئة المحتوى ، والتخزين المؤقت للحسنة بشكل أكبر ، مما يتيح استعلامات أسرع ومعالجة البيانات المبسطة. تضمن هذه الممارسات الأفضل أن يكون تنفيذ COSMOSDB وظيفيًا فحسب ، بل إنه قوي أيضًا ، مما يجعله خيارًا ممتازًا للحلول التي تعمل بمنظمة العفو الدولية. 🌟

المصادر والمراجع
  1. وثائق مفصلة عن Semantic Kernel وواجهات برمجة التطبيقات الخاصة به: وثائق Microsoft الدلالية Kernel
  2. إرشادات حول دمج CosmosDB للتطبيقات القائمة على المتجهات: وثائق Azure CosmosDB
  3. مثال على التنفيذ وأفضل الممارسات لمخازن ذاكرة الذكاء الاصطناعي: مستودع Microsoft Semantic Kernel GitHub