Učinkovito ažuriranje vektorskih podataka u CosmosDB-u pomoću semantičke jezgre

Pojednostavljivanje ažuriranja podataka vektora za chatbotove na AI pogonu

Stvaranje chatbota koji koristi datoteke Markdown kao bazu znanja nije mali podvig, pogotovo kada upravljate vektorskim ugradnjama u CosmoSDB. Ovaj izazov često se pojavljuje za programere koji integriraju semantičku kernel s Azure CosmosDB za naprednu pohranu memorije. 💡

Iako spremanje novih datoteka Markdown -a i pripadajućih vektora može izgledati jednostavno, ažuriranje ovih vektora učinkovito predstavlja jedinstven problem. Programeri se često susreću s situacijama u kojima ažurirani sadržaj Markdown dovodi do dupliciranih unosa u bazi podataka, a ne prepisivanja postojećih.

U jednom scenariju u stvarnom svijetu, programer je implementirao bot koji je spremio Markdown datoteke kao vektore u CosmoSDB. Međutim, prilikom pokušaja ažuriranja datoteka primijetili su da su stvorene nove stavke umjesto da mijenjaju postojeće, uzrokujući umnožavanje podataka i neučinkovitost.

Ovaj se članak urodi u kako učinkovito riješiti ovo pitanje, osiguravajući da CosmoSDB ažurira samo potrebne dijelove, a pritom izbjegavajući potpuno stvaranje vektora. S pravim tehnikama možete održavati pojednostavljenu, točnu memorijsku trgovinu za svoj chatbot - vrijeme i resurse. 🚀

Optimiziranje ažuriranja vektora u CosmosDB sa semantičkom jezgrom

Gore navedene skripte rješavaju uobičajeni izazov u upravljanju pohranom memorije s CosmosDB: učinkovito ažuriranje vektorskih podataka bez dupliciranja unosa. Prvo rješenje koristi ugrađene funkcije upravljanja memorijom Semantic Kernela, kao što je SaveInformationAsync i RemoveAsync. Ove naredbe osiguravaju da se vektorska reprezentacija svake datoteke označavanja ispravno ažurira. Proces prvo uključuje provjeru postoji li vektor već u kolekciji pomoću GetAsync. Ako se pronađe, skripta uklanja zastarjeli unos prije spremanja novog vektora, čime se sprječavaju duplikati. Ovaj je pristup idealan za one koji žele besprijekornu integraciju sa Semantic Kernelom uz održavanje čistih i točnih podataka u svojoj bazi podataka. 💻

Drugo rješenje koristi CosmosDB SDK izravno za upravljanje vektorima. Ova metoda je svestranija, omogućuje naprednu kontrolu nad logikom ažuriranja. Na primjer, Upsertitemasync koristi se za zamjenu ili dodavanje dokumenta u bazi podataka u jednoj operaciji. Određivanjem Particijski ključ, skripta osigurava učinkovite upite i sprječava nepotrebno opterećenje baze podataka. Ovaj je pristup osobito koristan za programere koji žele prilagoditi svoje operacije baze podataka, dajući im mogućnost rukovanja rubnim slučajevima ili implementacije dodatnih sigurnosnih mjera.

Jedinstveno testiranje igra ključnu ulogu u potvrđivanju funkcionalnosti oba rješenja. U gornjem primjeru, MOQ se koristi za simulaciju ponašanja sustava upravljanja memorijom, osiguravajući da se sve očekivane operacije pravilno događaju. Na primjer, Potvrdi koristi se za potvrdu da funkcije poput Ukloniti i SaveInformationAsync pozivaju se u odgovarajuće vrijeme. Ovo osigurava da se sustav ponaša kako je predviđeno u različitim uvjetima, kao što je ažuriranje ili umetanje nove datoteke označavanja. 🧪

Da sve povežemo, ta rješenja naglašavaju važnost modularnosti i najboljih praksi. Izoliranjem svake operacije u određene funkcije (npr. Ažuriranje ili uklanjanje vektora), programeri mogu lako ponovo upotrijebiti ili prilagoditi kod za druge slučajeve upotrebe. Nadalje, rukovanje pogreškama i validacija osiguravaju da rješenja ostanu snažna u proizvodnim okruženjima. Na primjer, ako se neusklađenost ID -a dogodi tijekom ažuriranja, skripta graciozno rješava pogrešku, sprječavajući korupciju podataka. Bilo da koristite ugrađene alate Semantic Kernel ili CosmoSDB SDK, ova rješenja osnažuju programere da održavaju optimiziranu i pouzdanu memorijsku trgovinu za aplikacije vođene AI. 🚀

// 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);
    }
}

Poboljšanje ažuriranja vektorskih podataka pomoću strategija metapodataka

Često se previdio aspekt upravljanja vektorskim podacima u Kozmosdb je korištenje metapodataka za učinkovito identificiranje i ažuriranje zapisa. Umjesto da se oslanjate isključivo na ID-ove ili putove, uključivanje metapodataka kao što su vremenske oznake, brojevi verzija ili hash vrijednosti za sadržaj mogu značajno optimizirati ažuriranja. Na primjer, kada se datoteka oznake ažurira, može se generirati hash sadržaja za otkrivanje promjena. Na ovaj način sustav ažurira vektor samo ako je sadržaj izmijenjen, čime se izbjegavaju nepotrebne operacije i smanjuje opterećenje baze podataka. 🔄

Druga ključna strategija uključuje korištenje ugrađenih mogućnosti indeksiranja CosmoSDB-a. Prilagođavanjem ključevi s particijama i politike indeksiranja, programeri mogu stvoriti strukturu koja omogućuje brzo traženje vektorskih podataka. Na primjer, grupiranje vektora prema njihovoj izvornoj datoteci ili kategoriji kao particijskog ključa može učiniti upite učinkovitijima. Osim toga, omogućavanje složenog indeksiranja na poljima koja se često traže, kao što su vremenske oznake ili vrste sadržaja, može dodatno poboljšati izvedbu.

Na kraju, strategije predmemoriranja mogu nadopuniti vektorska ažuriranja, posebno za chatbotove koji često pristupaju istim podacima. Integracijom sloja predmemoriranja, kao što je Redis, aplikacija može posluživati ​​odgovore bez ponovnog postavljanja upita CosmosDB-u. Ovo ne samo da ubrzava odgovore, već i smanjuje troškove minimiziranjem transakcija baze podataka. Kombinacija ovih strategija osigurava skalabilan i učinkovit pristup upravljanju vektorskim podacima za aplikacije vođene umjetnom inteligencijom, kao što su chatbotovi temeljeni na znanju. 🚀