Vektori andmete tõhusa värskendamine CosmoSDB -s semantilise kerneli abil

AI-toega vestlusrobotite vektorandmete värskenduste sujuvamaks muutmine

Vestlusboti loomine, mis kasutab Markdown -faile selle teadmistebaasina, pole väike feat, eriti kui hallata vektori manustamist CosmoSDB -s. See väljakutse tekib sageli arendajatele, kes integreerisid semantilise tuuma Azure CosmoSDB -ga täpsema mälusalvestuse jaoks. 💡

Kuigi uute allahindlusfailide ja nendega seotud vektorite salvestamine võib tunduda lihtne, kujutab nende vektorite tõhus värskendamine ainulaadset probleemi. Arendajad puutuvad sageli kokku olukordadega, kus värskendatud allahindluse sisu põhjustab andmebaasis dubleerivaid kirjeid, mitte ei kirjuta olemasolevaid üle.

Ühe reaalse stsenaariumi korral rakendas arendaja roboti, mis salvestas allahindlusfailid CosmosDB-s vektoritena. Kuid faile värskendades märkasid nad, et olemasolevate muutmise asemel loodi uusi, põhjustades andmete dubleerimist ja ebaefektiivsust.

Selles artiklis käsitletakse, kuidas seda probleemi tõhusalt lahendada, tagades, et CosmosDB värskendab ainult vajalikke osi, vältides samas vektori täielikku taasloomist. Õigete tehnikate abil saate oma vestlusroboti jaoks säilitada sujuva ja täpse mälusalvestuse, säästes aega ja ressursse. 🚀

Vektori värskenduste optimeerimine CosmoSDB -s semantilise tuumaga

Ülaltoodud skriptid käsitlevad ühist väljakutset mälusalve haldamisel CosmosDB-ga: vektorandmete tõhus värskendamine ilma kirjeid dubleerimata. Esimene lahendus kasutab Semantic Kerneli sisseehitatud mäluhaldusfunktsioone, nagu SalvestanformationAsync ja Eemalda Async. Need käsud tagavad, et iga märgistamise faili vektori esitust värskendatakse õigesti. Protsess hõlmab kõigepealt kontrollimist, kas vektor on kogumikus juba olemas GetAsync. Kui leitakse, eemaldab skript enne uue vektori salvestamist vananenud kirje, hoides ära duplikaatide. See lähenemisviis on ideaalne neile, kes soovivad sujuvat integreerimist semantilise tuumaga, säilitades samal ajal oma andmebaasis puhtad ja täpsed andmed. 💻

Teine lahendus kasutab vektorite haldamiseks otse CosmoSDB SDK. See meetod on mitmekülgsem, võimaldades värskendusloogika täpsemat juhtimist. Näiteks UpsertItemAsync kasutatakse dokumendi asendamiseks või lisamiseks andmebaasi ühe toiminguga. Määrates Partitsioonkey, Skript tagab tõhusad päringud ja hoiab ära tarbetu andmebaasi üldkulud. See lähenemisviis on eriti kasulik arendajatele, kes soovivad oma andmebaasi toiminguid kohandada, andes neile võimaluse käsitleda äärejuhtumeid või rakendada täiendavaid turvameetmeid.

Ühiku testimisel on oluline roll mõlema lahenduse funktsionaalsuse valideerimisel. Ülaltoodud näites kasutatakse MOQ -d mäluhaldussüsteemi käitumise simuleerimiseks, tagades, et kõik eeldatavad toimingud toimuvad õigesti. Näiteks Kinnitage kasutatakse kinnitamaks, et funktsioonid nagu Väljasaatmine ja SalvestanformationAsync helistatakse sobival ajal. See tagab, et süsteem käitub erinevatel tingimustel nagu ette nähtud, näiteks värskendades või uue allahindlusfaili sisestades. 🧪

Kõikide ühendamiseks rõhutavad need lahendused modulaarsuse ja parimate tavade tähtsust. Eraldades iga toimingu konkreetseteks funktsioonideks (nt vektorite värskendamine või eemaldamine), saavad arendajad hõlpsasti koodi uuesti kasutada või kohandada muudeks kasutusjuhtudeks. Lisaks tagavad vigade käsitlemine ja valideerimine lahenduste töökindluse tootmiskeskkondades. Näiteks kui värskendamise ajal ilmneb ID mittevastavus, käsitleb skript tõrke elegantselt, vältides andmete rikkumist. Olenemata sellest, kas kasutate Semantic Kerneli sisseehitatud tööriistu või CosmosDB SDK-d, võimaldavad need lahendused arendajatel säilitada tehisintellektiga juhitud rakenduste jaoks optimeeritud ja usaldusväärset mälusalvestust. 🚀

// 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");

// 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");

// 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);
    }
}

Vektorandmete värskenduste täiustamine metaandmete strateegiatega

Vektorandmete haldamise üks sageli tähelepanuta jäetud aspekt CosmosDB on metaandmete kasutamine kirjete tõhusaks tuvastamiseks ja värskendamiseks. Selle asemel, et tugineda ainult ID -dele või teedele, võib metaandmete, nagu ajatemplid, versiooninumbrid või sisu räsiväärtused lisada sisu, värskendusi märkimisväärselt optimeerida. Näiteks kui märgistamisfaili värskendatakse, saab muudatuste tuvastamiseks genereerida sisu räsi. Nii värskendab süsteem vektorit ainult siis, kui sisu on muudetud, vältides tarbetuid toiminguid ja vähendades andmebaasi koormust. 🔄

Teine oluline strateegia hõlmab CosmosDB sisseehitatud indekseerimisvõimaluste ärakasutamist. Kohandamise teel partitsioonivõtmed ja indekseerimispoliitikat, saavad arendajad luua struktuuri, mis võimaldab vektorandmete kiiret otsingut. Näiteks vektorite rühmitamine lähtefaili või partitsioonivõtme kategooria järgi võib päringuid tõhusamaks muuta. Lisaks võib toimivust veelgi parandada liitindekseerimise lubamine sageli küsitavatel väljadel (nt ajatemplid või sisutüübid).

Lõpuks võivad vahemällu salvestamise strateegiad täiendada vektori värskendusi, eriti vestlusprogrammide jaoks, mis sageli samule andmetele juurde pääsevad. Vaheplaadi kihi, näiteks redise integreerimisega saab rakendus vastuseid täita korduvalt kosmosdb päringuta. See mitte ainult ei kiirenda vastuseid, vaid vähendab ka kulusid, minimeerides andmebaasi tehinguid. Nende strateegiate kombineerimine tagab skaleeritava ja tõhusa lähenemisviisi AI-põhiste rakenduste vektori andmete, näiteks teadmistepõhiste vestlusprogrammide haldamiseks. 🚀