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

AI を活用したチャットボットのベクター データ更新の合理化

ナレッジ ベースとしてマークダウン ファイルを活用するチャットボットを作成することは、特に CosmosDB でベクター埋め込みを管理する場合には簡単な作業ではありません。この課題は、高度なメモリ ストレージのためにセマンティック カーネルを Azure CosmosDB と統合する開発者によく発生します。 💡

新しいマークダウン ファイルとそれに関連するベクターを保存するのは簡単そうに見えますが、これらのベクターを効率的に更新するには特有の問題が発生します。開発者は、更新されたマークダウン コンテンツにより、既存のエントリが上書きされるのではなく、データベース内のエントリが重複する状況に頻繁に遭遇します。

1つの実際のシナリオでは、開発者がCosmosDBのベクトルとしてマークダウンファイルを保存するボットを実装しました。ただし、ファイルを更新しようとすると、既存のアイテムを変更する代わりに新しいアイテムが作成され、データの複製と非効率性が発生することに気付きました。

この記事では、この問題に効果的に対処し、完全なベクターの再作成を回避しながら CosmosDB が必要な部分のみを更新するようにする方法について詳しく説明します。適切なテクニックを使用すると、チャットボット用に効率的で正確なメモリ ストアを維持し、時間とリソースを節約できます。 🚀

指示	使用例
WithMemoryStore()	メモリストア、この場合はAzure CosmosDBの構成に使用されます。データベースのエンドポイント、キー、埋め込み寸法、インデックス型タイプなどのパラメーターを指定します。
VectorIndexType.DiskANN	cosmosdbで使用するベクトルインデックスのタイプを定義します。 Diskannは、大規模なデータセットに適した高性能の近似隣接アルゴリズムです。
SaveInformationAsync()	新しいメモリ レコードを CosmosDB 内の指定されたコレクションに保存します。この関数を使用すると、テキスト、説明、および取得用の識別子を追加できます。
GetAsync()	一意の識別子によってcosmosdbから既存のメモリレコードを取得します。これにより、変更を加える前にレコードが既に存在するかどうかを確認するのに役立ちます。
RemoveAsync()	CosmosDB から既存のレコードを削除します。これは、データを更新する前に重複したエントリが存在しないことを確認するのに役立ちます。
UpsertItemAsync()	データベースにドキュメントを挿入または更新するCOSMOSDB SDKコマンド。ドキュメントが存在する場合、更新されます。それ以外の場合は、新しいドキュメントが作成されます。
PartitionKey	CosmosDB 内のドキュメントのパーティション キーを指定します。これは、データベース内のデータを効率的に整理してクエリを実行するために重要です。
Mock<T>()	単体テスト用のモック オブジェクトを作成するために使用される Moq ライブラリの機能。この例では、セマンティック テキスト メモリの動作をシミュレートするために使用されます。
Verify()	テスト中にモック オブジェクトの特定の関数が呼び出されたことを確認する Moq のメソッド。データの保存や削除など、予期したアクションが行われたことを確認するのに役立ちます。
Times.Once	単体テスト中にメソッドを呼び出す必要がある予想回数を指定します。ここでは、SaveInformationAsyncなどの重要な機能が正確に1回呼び出されることを保証します。

セマンティック カーネルを使用した CosmosDB でのベクター更新の最適化

上記のスクリプトは、エントリを複製せずにベクターデータを効率的に更新するcosmosDBでメモリストアを管理する際の一般的な課題に対処します。最初のソリューションは、セマンティックカーネルの組み込みメモリ管理機能を利用します。 そして 。これらのコマンドにより、各マークダウンファイルのベクトル表現が正しく更新されるようになります。プロセスには、最初にベクトルがコレクションに既に存在するかどうかを最初に確認することが含まれます 。古いエントリが見つかった場合、スクリプトは新しいベクトルを保存する前に古いエントリを削除するため、重複が防止されます。このアプローチは、データベース内のクリーンで正確なデータを維持しながら、セマンティック カーネルとのシームレスな統合を希望するユーザーに最適です。 💻

2 番目のソリューションでは、CosmosDB SDK を直接使用してベクターを管理します。この方法はより汎用性が高く、更新ロジックを高度に制御できます。例えば、 を使用すると、データベース内の文書を 1 回の操作で置換または追加できます。を指定することで、 、スクリプトにより効率的なクエリが保証され、不必要なデータベースのオーバーヘッドが防止されます。このアプローチは、データベース操作をカスタマイズして、エッジ ケースに対処したり、追加のセキュリティ対策を実装したりできるようにしたい開発者にとって特に役立ちます。

単体テストは、両方のソリューションの機能を検証する上で重要な役割を果たします。上記の例では、Moq を使用してメモリ管理システムの動作をシミュレートし、予期されるすべての操作が正しく行われることを保証します。例えば、 その機能が次のことを確認するために使用されます そして 適切な時期に呼び出されます。これにより、システムが新しいMarkdownファイルの更新や挿入など、さまざまな条件下で意図されているように動作するようにします。 🧪

すべてを結び付けるために、これらのソリューションはモジュール性とベスト プラクティスの重要性を強調しています。各操作を特定の関数 (ベクトルの更新や削除など) に分離することで、開発者はコードを簡単に再利用したり、他のユースケースに適応したりできます。さらに、エラー処理と検証により、実稼働環境でもソリューションの堅牢性が確保されます。たとえば、更新中に ID の不一致が発生した場合、スクリプトはエラーを適切に処理し、データの破損を防ぎます。 Semantic Kernel の組み込みツールを使用する場合でも、CosmosDB SDK を使用する場合でも、これらのソリューションを使用すると、開発者は AI 駆動型アプリケーション用に最適化された信頼性の高いメモリ ストアを維持できます。 🚀

// 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");

// 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);
    }
}

メタデータ戦略によるベクターデータ更新の強化

ベクトルデータの管理の1つはしばしば見落とされがちです メタデータを使用して、レコードを効率的に識別および更新することです。 IDやパスのみに依存する代わりに、コンテンツのタイムスタンプ、バージョン番号、またはハッシュ値などのメタデータを組み込むと、更新を大幅に最適化できます。たとえば、マークダウンファイルが更新されると、コンテンツハッシュを生成して変更を検出できます。これにより、システムはコンテンツが変更されている場合にのみベクトルを更新し、不要な操作を回避し、データベースの負荷を削減します。 🔄

もう 1 つの重要な戦略には、CosmosDB の組み込みインデックス機能の活用が含まれます。カスタマイズすることで ポリシーのインデックス作成では、開発者はベクトルデータを迅速に検索できる構造を作成できます。たとえば、ベクトルをソースファイルまたはカテゴリでパーティションキーとしてグループ化すると、クエリがより効率的になります。さらに、タイムスタンプやコンテンツタイプなどの頻繁にクエリされたフィールドで複合インデックスを有効にすると、パフォーマンスがさらに向上する可能性があります。

最後に、キャッシュ戦略は、特に同じデータに頻繁にアクセスするチャットボットの場合、ベクターの更新を補完できます。 Redisなどのキャッシュ層を統合することにより、アプリケーションはcosmosDBを繰り返し照会せずに応答を提供できます。これにより、応答が高速化されるだけでなく、データベーストランザクションを最小限に抑えることでコストを削減します。これらの戦略を組み合わせることで、知識ベースのチャットボットなどのAI駆動型アプリケーションのベクトルデータを管理するためのスケーラブルで効率的なアプローチが保証されます。 🚀

1. の目的は何ですか 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 既存のレコードを確認するには、電話してください 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 。
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 そして 期待どおりに動作します。

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。 🌟