시맨틱 커널을 사용하여 COSMOSDB에서 벡터 데이터를 효율적으로 업데이트합니다

시맨틱 커널을 사용하여 COSMOSDB에서 벡터 데이터 업데이트 관리

이 솔루션은 백엔드 구현에 C#을 사용하며 Semantic Kernel을 사용하는 CosmosDB의 효율적인 데이터 처리에 중점을 둡니다.

// 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");

대체 솔루션: 세밀한 제어를 위해 CosmosDB SDK 사용

이 접근법은 Azure COSMOSDB SDK를 사용하여 사용자 정의 ID를 기반으로 문서를 직접 업데이트합니다.

// 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");

정확성을 보장하기 위해 단위 테스트 추가

이 C# 단위 테스트를 통해 솔루션은 벡터를 정확하게 업데이트 할 수 있습니다.

// 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);
    }
}

COSMOSDB의 벡터 데이터 업데이트에 대한 일반적인 질문

1. 목적은 무엇입니까 SaveInformationAsync 시맨틱 커널에서?
2. 향후 검색을 위해 벡터 임베드 및 메타 데이터를 포함하여 COSMOSDB에서 새로운 메모리 레코드를 저장합니다.
3. COSMOSDB에서 중복 항목을 피하려면 어떻게해야합니까?
4. 사용 GetAsync 기존 레코드를 확인하려면 전화하십시오 RemoveAsync 업데이트 된 데이터를 저장하기 전에.
5. 벡터를 모두 다시 만들지 않고도 벡터를 업데이트할 수 있나요?
6. 예, 고유 ID 또는 타임스탬프와 같은 메타데이터로 기록을 식별하고 다음을 사용하여 변경된 부분만 업데이트합니다. UpsertItemAsync.
7. CosmosDB에서 분할은 어떤 역할을 합니까?
8. 파일 경로, 카테고리 등의 파티션 키는 관련 데이터를 논리적으로 그룹화하여 쿼리 효율성을 향상시킵니다.
9. 내 코드의 업데이트를 어떻게 확인하나요?
10. MOQ와 같은 라이브러리를 사용하여 단위 테스트를 구현하여 메모리 업데이트를 시뮬레이션하고 다음과 같은 방법을 확인하십시오. SaveInformationAsync 그리고 RemoveAsync 예상대로 작동합니다.

안정적인 메모리 관리를위한 벡터 업데이트 간소화

CosmosDB에서 벡터 데이터를 효율적으로 업데이트하는 것은 챗봇 및 유사한 애플리케이션을 위한 확장 가능하고 안정적인 메모리 저장소를 유지하는 데 중요합니다. 적절한 업데이트 전략과 함께 Semantic Kernel 명령을 사용하면 불필요한 작업을 줄이면서 데이터 일관성이 보장됩니다. 이 조합은 전체 시스템 성능을 향상시킵니다. 🤖

파티션 키, 콘텐츠 해시, 캐싱과 같은 고급 기능을 통합하면 프로세스가 더욱 최적화되어 더 빠른 쿼리와 간소화된 데이터 처리가 가능해집니다. 이러한 모범 사례를 통해 CosmosDB 구현은 기능적일 뿐만 아니라 강력하므로 AI 기반 솔루션을 위한 탁월한 선택이 됩니다. 🌟