セマンティック カーネルを使用して CosmosDB のベクター データを効率的に更新する

セマンティック カーネルを使用した CosmosDB でのベクター データ更新の管理

このソリューションでは、バックエンドの実装に C# を使用し、セマンティック カーネルを使用した CosmosDB での効率的なデータ処理に重点を置いています。

// 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");

代替ソリューション：cosmosdb SDKを使用して細粒コントロールを使用します

このアプローチでは、Azure CosmosDB SDK を利用して、カスタム ID に基づいてドキュメントを直接更新します。

// 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");

正確性を保証するための単体テストの追加

この C# 単体テストにより、ソリューションがベクトルを正確に更新することが保証されます。

// 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);
    }
}

CosmosDB でのベクター データの更新に関するよくある質問

1. の目的は何ですか SaveInformationAsync セマンティックカーネルで?
2. 将来の取得に備えて、ベクトル埋め込みとメタデータを含む新しいメモリ レコードを CosmosDB に保存します。
3. CosmosDB での重複エントリを回避するにはどうすればよいですか?
4. 使用 GetAsync 既存のレコードを確認するには、電話してください RemoveAsync 更新データを保存する前に。
5. ベクターをすべて再作成せずに更新できますか?
6. はい、タイムスタンプのような一意のIDまたはメタデータでレコードを識別し、使用して変更された部品のみを更新します UpsertItemAsync。
7. CosmosDBでのパーティション化はどのような役割を果たしますか？
8. ファイルパスやカテゴリなどのパーティションキーは、関連データを論理的にグループ化することにより、クエリ効率を改善します。
9. コードの更新を検証するにはどうすればよいですか?
10. MOQのようなライブラリを使用してユニットテストを実装して、メモリの更新をシミュレートし、そのような方法を確認する SaveInformationAsync そして RemoveAsync 期待どおりに動作します。

信頼性の高いメモリ管理のためのベクター更新の合理化

CosmosDB のベクター データを効率的に更新することは、チャットボットや同様のアプリケーション用にスケーラブルで信頼性の高いメモリ ストアを維持するために重要です。適切な更新戦略でセマンティック カーネル コマンドを使用すると、不必要な操作を削減しながらデータの一貫性が保証されます。この組み合わせにより、システム全体のパフォーマンスが向上します。 🤖

パーティションキー、コンテンツハッシュ、キャッシュなどの高度な機能を組み込むと、プロセスがさらに最適化され、クエリが高速化され、合理化されたデータ処理が可能になります。これらのベストプラクティスにより、COSMOSDBの実装が機能的であるだけでなく、堅牢性も保証されているため、AIを搭載したソリューションに最適です。 🌟