Mengemas kini Data Vektor dengan Cekap dalam CosmosDB Menggunakan Kernel Semantik

Memperkemas Kemas Kini Data Vektor untuk Chatbots Dikuasakan AI

Mencipta bot sembang yang memanfaatkan fail penurunan nilai sebagai pangkalan pengetahuannya bukanlah satu kejayaan kecil, terutamanya apabila menguruskan pembenaman vektor dalam CosmosDB. Cabaran ini sering timbul untuk pembangun yang menyepadukan Semantic Kernel dengan Azure CosmosDB untuk storan memori lanjutan. 💡

Walaupun menyimpan fail penurunan harga baharu dan vektor berkaitannya mungkin kelihatan mudah, mengemas kini vektor ini dengan cekap menimbulkan masalah unik. Pembangun kerap menghadapi situasi di mana kandungan penurunan harga yang dikemas kini membawa kepada entri pendua dalam pangkalan data dan bukannya menimpa yang sedia ada.

Dalam satu senario dunia sebenar, pembangun melaksanakan bot yang menyimpan fail penurunan nilai sebagai vektor dalam CosmosDB. Walau bagaimanapun, apabila cuba mengemas kini fail, mereka mendapati bahawa item baharu dicipta dan bukannya mengubah suai yang sedia ada, menyebabkan pertindihan data dan ketidakcekapan.

Artikel ini menyelami cara menangani isu ini dengan berkesan, memastikan CosmosDB mengemas kini bahagian yang diperlukan sahaja sambil mengelakkan penciptaan semula vektor penuh. Dengan teknik yang betul, anda boleh mengekalkan stor memori yang diperkemas dan tepat untuk chatbot anda—menjimatkan masa dan sumber. 🚀

Mengoptimumkan kemas kini vektor di Cosmosdb dengan kernel semantik

Skrip yang disediakan di atas menangani cabaran biasa dalam menguruskan stor memori dengan CosmosDB: mengemas kini data vektor dengan cekap tanpa menduplikasi entri. Penyelesaian pertama menggunakan fungsi pengurusan memori terbina dalam Semantic Kernel, seperti SaveInformationAsync dan RemoveAsync. Arahan ini memastikan bahawa setiap perwakilan vektor fail markdown dikemas kini dengan betul. Proses ini melibatkan pemeriksaan terlebih dahulu jika vektor sudah wujud dalam koleksi menggunakan GetAsync. Sekiranya dijumpai, skrip menghilangkan entri yang sudah lapuk sebelum menyimpan vektor baru, dengan itu menghalang pendua. Pendekatan ini sesuai untuk mereka yang mahukan integrasi lancar dengan kernel semantik sambil mengekalkan data yang bersih dan tepat dalam pangkalan data mereka. 💻

Penyelesaian kedua menggunakan SDK COSMOSDB secara langsung untuk menguruskan vektor. Kaedah ini lebih serba boleh, yang membolehkan kawalan lanjutan ke atas logik kemas kini. Contohnya, UpsertItemAsync digunakan untuk menggantikan atau menambah dokumen dalam pangkalan data dalam satu operasi. Dengan menyatakan PartitionKey, skrip memastikan pertanyaan yang cekap dan menghalang overhed pangkalan data yang tidak perlu. Pendekatan ini amat berguna untuk pembangun yang ingin menyesuaikan operasi pangkalan data mereka, memberikan mereka keupayaan untuk mengendalikan kes-kes tepi atau melaksanakan langkah keselamatan tambahan.

Ujian unit memainkan peranan penting dalam mengesahkan kefungsian kedua-dua penyelesaian. Dalam contoh di atas, Moq digunakan untuk mensimulasikan gelagat sistem pengurusan memori, memastikan semua operasi yang dijangka berlaku dengan betul. Sebagai contoh, Sahkan digunakan untuk mengesahkan bahawa fungsi seperti MembuangAnc dan SaveInformationAsync dipanggil pada masa yang sesuai. Ini memastikan sistem berkelakuan seperti yang dimaksudkan di bawah pelbagai keadaan, seperti mengemas kini atau memasukkan fail penurunan nilai baharu. 🧪

Untuk mengikat segala -galanya bersama -sama, penyelesaian ini menekankan pentingnya modulariti dan amalan terbaik. Dengan mengasingkan setiap operasi ke dalam fungsi tertentu (mis., Mengemaskini atau mengeluarkan vektor), pemaju boleh menggunakan semula atau menyesuaikan kod untuk kes penggunaan lain. Selain itu, pengendalian dan pengesahan ralat memastikan penyelesaian tetap kukuh dalam persekitaran pengeluaran. Sebagai contoh, jika ketidakcocokan ID berlaku semasa kemas kini, skrip dengan anggun mengendalikan ralat, mencegah rasuah data. Sama ada menggunakan alat terbina dalam Kernel Semantik atau COSMOSDB SDK, penyelesaian ini memberi kuasa kepada pemaju untuk mengekalkan kedai memori yang dioptimumkan dan boleh dipercayai untuk aplikasi yang didorong 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);
    }
}

Meningkatkan kemas kini data vektor dengan strategi metadata

Satu aspek yang sering diabaikan dalam mengurus data vektor dalam CosmosDB adalah penggunaan metadata untuk mengenal pasti dan mengemas kini rekod dengan cekap. Daripada hanya bergantung pada ID atau laluan, menggabungkan metadata seperti cap waktu, nombor versi, atau nilai hash untuk kandungan dapat mengoptimumkan kemas kini dengan ketara. Sebagai contoh, apabila fail markdown dikemas kini, hash kandungan boleh dijana untuk mengesan perubahan. Dengan cara ini, sistem hanya mengemas kini vektor jika kandungan telah diubahsuai, mengelakkan operasi yang tidak perlu dan mengurangkan beban pangkalan data. 🔄

Satu lagi strategi utama melibatkan memanfaatkan keupayaan pengindeksan terbina dalam COSMOSDB. Dengan menyesuaikan kekunci partition dan dasar pengindeksan, pembangun boleh mencipta struktur yang membolehkan carian pantas data vektor. Contohnya, mengumpulkan vektor mengikut fail sumber atau kategori sebagai kunci partition boleh menjadikan pertanyaan lebih cekap. Selain itu, mendayakan pengindeksan komposit pada medan yang sering ditanya, seperti cap masa atau jenis kandungan, boleh meningkatkan lagi prestasi.

Akhir sekali, strategi caching boleh melengkapkan kemas kini vektor, terutamanya untuk chatbots yang sering mengakses data yang sama. Dengan mengintegrasikan lapisan caching, seperti REDIS, aplikasi itu boleh memberi respons tanpa menanyakan COSMOSDB berulang kali. Ini bukan sahaja mempercepatkan tindak balas tetapi juga mengurangkan kos dengan meminimumkan urus niaga pangkalan data. Menggabungkan strategi ini memastikan pendekatan berskala dan cekap untuk menguruskan data vektor untuk aplikasi yang didorong oleh AI, seperti chatbots berasaskan pengetahuan. 🚀