Efektīvi atjaunināt vektora datus Cosmosdb, izmantojot semantisko kodolu

Vector datu atjauninājumu racionalizēšana ar AI darbināmiem tērzēšanas robotiem

Thatbot izveidošana, kas izmanto Markdown failus kā zināšanu bāzi, nav mazs varoņdarbs, it īpaši, ja pārvalda vektoru iegulšanu Cosmosdb. Šis izaicinājums bieži rodas izstrādātājiem, kas integrē semantisko kodolu ar Azure Cosmosdb uzlabotai atmiņas glabāšanai. 💡

Kaut arī saglabāt jaunus marķējuma failus un ar to saistītos vektorus varētu šķist vienkārši, šo vektoru atjaunināšana efektīvi rada unikālu problēmu. Izstrādātāji bieži saskaras ar situācijām, kad atjaunināts marķējuma saturs noved pie datu bāzes dublēšanas, nevis esošos pārrakstīšanas.

Vienā reālās pasaules scenārijā izstrādātājs ieviesa robotu, kas saglabāja atzīmes failus kā vektorus pakalpojumā CosmosDB. Tomēr, mēģinot atjaunināt failus, viņi pamanīja, ka tika izveidoti jauni vienumi, nevis tika pārveidoti esošie, izraisot datu dublēšanos un neefektivitāti.

Šajā rakstā ir aprakstīts, kā efektīvi risināt šo problēmu, nodrošinot, ka CosmosDB atjaunina tikai nepieciešamās daļas, vienlaikus izvairoties no pilnīgas vektora atkārtotas izveides. Izmantojot pareizos paņēmienus, varat uzturēt racionalizētu, precīzu tērzēšanas robota atmiņas krātuvi, ietaupot laiku un resursus. 🚀

Vektoru atjauninājumu optimizēšana CosmosDB, izmantojot semantisko kodolu

Iepriekš sniegtie skripti risina kopīgu izaicinājumu atmiņas krātuves pārvaldībā ar CosmosDB: efektīvu vektoru datu atjaunināšanu, nedublējot ierakstus. Pirmais risinājums izmanto Semantic Kernel iebūvētās atmiņas pārvaldības funkcijas, piemēram, SaveInformationAsync un NoņemtAsync. Šīs komandas nodrošina, ka katra atzīmes faila vektora attēlojums tiek pareizi atjaunināts. Process ietver vispirms pārbaudi, vai vektors jau pastāv kolekcijā, izmantojot GetasyncApvidū Ja tas tiek atrasts, skripts noņem novecojušo ierakstu pirms jaunā vektora saglabāšanas, tādējādi novēršot dublikātus. Šī pieeja ir ideāli piemērota tiem, kas vēlas nemanāmu integrāciju ar semantisko kodolu, vienlaikus saglabājot tīrus un precīzus datus savā datu bāzē. 💻

Otrais risinājums izmanto CosmOSDB SDK tieši, lai pārvaldītu vektorus. Šī metode ir daudzpusīgāka, ļaujot uzlabot atjaunināšanas loģiku. Piemēram, UpsertItemAsync tiek izmantots, lai vienā operācijā aizstātu vai pievienotu dokumentu datu bāzē. Norādot PartitionKey, skripts nodrošina efektīvus vaicājumus un novērš nevajadzīgu datu bāzi virs galvas. Šī pieeja ir īpaši noderīga izstrādātājiem, kuri vēlas pielāgot savas datu bāzes operācijas, dodot viņiem iespēju rīkoties ar malām vai ieviest papildu drošības pasākumus.

Vienību testēšanai ir izšķiroša nozīme abu risinājumu funkcionalitātes apstiprināšanā. Iepriekš minētajā piemērā Moq tiek izmantots, lai simulētu atmiņas pārvaldības sistēmas uzvedību, nodrošinot, ka visas paredzētās darbības notiek pareizi. Piemēram, Pārbaudīt tiek izmantots, lai apstiprinātu šīs funkcijas, piemēram, Removeasync un SaveInformationAsync tiek izsaukti attiecīgajā laikā. Tas nodrošina, ka sistēma uzvedas, kā paredzēts dažādos apstākļos, piemēram, jauna atzīmes faila atjaunināšana vai ievietošana. 🧪

Lai visu sasaistītu, šie risinājumi uzsver modularitātes un labākās prakses nozīmi. Izolējot katru darbību noteiktās funkcijās (piemēram, atjauninot vai noņemot vektorus), izstrādātāji var viegli atkārtoti izmantot vai pielāgot kodu citiem lietošanas gadījumiem. Turklāt kļūdu apstrāde un validācija nodrošina, ka risinājumi ražošanas vidē joprojām ir izturīgi. Piemēram, ja atjaunināšanas laikā notiek ID neatbilstība, skripts graciozi apstrādā kļūdu, novēršot datu korupciju. Neatkarīgi no tā, vai izmantojat Semantic Kernel iebūvētos rīkus vai COSMOSDB SDK, šie risinājumi dod izstrādātājiem iespēju uzturēt optimizētu un uzticamu atmiņu krātuvi AI vadītām lietojumprogrammām. 🚀

// 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");

Viens

// 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);
    }
}

Vector datu atjauninājumu uzlabošana ar metadatu stratēģijām

Viens bieži aizmirsts vektora datu pārvaldības aspekts Kosmosdb ir metadatu izmantošana, lai efektīvi identificētu un atjauninātu ierakstus. Tā vietā, lai paļautos tikai uz ID vai ceļiem, metadatu, piemēram, laikspiedolu, versiju numuru vai jaukšanas vērtību iekļaušana saturam var ievērojami optimizēt atjauninājumus. Piemēram, kad tiek atjaunināts atzīmes fails, var ģenerēt satura jaukšanu, lai noteiktu izmaiņas. Tādā veidā sistēma atjaunina vektoru tikai tad, ja saturs ir modificēts, izvairoties no nevajadzīgām darbībām un samazinot datu bāzes slodzi. 🔄

Vēl viena svarīga stratēģija ietver CosmosDB iebūvēto indeksēšanas iespēju izmantošanu. Pielāgojot nodalījumu atslēgas un indeksēšanas politikas, izstrādātāji var izveidot struktūru, kas ļauj ātri meklēt vektoru datus. Piemēram, vektoru grupēšana pēc to avota faila vai kategorijas kā nodalījuma atslēgas var padarīt vaicājumus efektīvākus. Turklāt, iespējot salikto indeksēšanu bieži vaicātos laukos, piemēram, laikspiedoliem vai satura veidiem, var vēl vairāk uzlabot veiktspēju.

Visbeidzot, kešatmiņas stratēģijas var papildināt vektora atjauninājumus, īpaši tērzēšanas robotiem, kas bieži piekļūst tiem pašiem datiem. Integrējot kešatmiņas slāni, piemēram, Redis, lietojumprogramma var kalpot atbildēm, atkārtoti vaicājot CosmOSDB. Tas ne tikai paātrina atbildes, bet arī samazina izmaksas, samazinot datu bāzes darījumus. Šo stratēģiju apvienošana nodrošina mērogojamu un efektīvu pieeju vektora datu pārvaldībai uz AI balstītām lietojumprogrammām, piemēram, uz zināšanām balstītus tērzēšanas robotus. 🚀