Efektivní aktualizace vektorových dat v CosmosDB pomocí sémantického jádra

Správa aktualizací vektorových dat v CosmosDB pomocí sémantického jádra

Toto řešení využívá C# pro implementaci backendu se zaměřením na efektivní zpracování dat v CosmosDB se sémantickým jádrem.

// 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");

Alternativní řešení: Použití CosmosDB SDK pro jemné ovládání

Tento přístup využívá Azure CosmosDB SDK k přímému aktualizaci dokumentů na základě vlastních ID.

// 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");

Přidání testů jednotek pro zajištění správnosti

Tento test jednotky C# zajišťuje, že řešení aktualizuje vektory přesně.

// 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);
    }
}

Běžné otázky o aktualizaci vektorových dat v CosmosDB

1. Jaký je účel SaveInformationAsync v sémantickém jádru?
2. Ušetří nový paměťový záznam v CosMosDB, včetně vektorových vložení a metadat, pro budoucí vyhledávání.
3. Jak se mohu vyhnout duplicitním záznamům v CosmosDB?
4. Použití GetAsync pro kontrolu existujícího záznamu a poté zavolejte RemoveAsync před uložením aktualizovaných dat.
5. Mohu aktualizovat vektory, aniž bych je všechny znovu vytvořil?
6. Ano, identifikujte záznamy pomocí jedinečných ID nebo metadat, jako jsou časová razítka, a aktualizujte pouze změněné části pomocí UpsertItemAsync.
7. Jakou roli hraje rozdělení v CosmosDB?
8. Klíče oddílů, jako jsou cesty k souborům nebo kategorie, zlepšují efektivitu dotazů logickým seskupováním souvisejících dat.
9. Jak ověřím aktualizace v mém kódu?
10. Implementujte testy jednotek pomocí knihoven, jako je MOQ, pro simulaci aktualizací paměti a ověřování těchto metod jako SaveInformationAsync a RemoveAsync pracovat podle očekávání.

Zefektivnění aktualizací vektorů pro spolehlivou správu paměti

Efektivní aktualizace vektorových dat v CosMoSDB je zásadní pro udržování škálovatelného a spolehlivého úložiště paměti pro chatboty a podobné aplikace. Použití sémantických příkazů jádra se správnými aktualizačními strategiemi zajišťuje konzistenci dat a zároveň snižuje zbytečné operace. Tato kombinace zvyšuje celkový výkon systému. 🤖

Začlenění pokročilých funkcí, jako jsou klíče oddílů, hash obsahu a ukládání do mezipaměti, dále optimalizuje proces, umožňuje rychlejší dotazy a efektivnější zpracování dat. Tyto osvědčené postupy zajišťují, že vaše implementace CosmosDB je nejen funkční, ale také robustní, což z ní činí vynikající volbu pro řešení s umělou inteligencí. 🌟