ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਕਰਨਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਬ੍ਰਹਿਮੰਡ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਵੇਕਟਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨਾ

AI-ਪਾਵਰਡ ਚੈਟਬੋਟਸ ਲਈ ਵੈਕਟਰ ਡਾਟਾ ਅਪਡੇਟਸ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣਾ

ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਮਾਰਕਡਾਉਨ ਫਾਇਲਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਦੇ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਵਜੋਂ ਕੋਈ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਕਾਰਨਾਮਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਖ਼ਾਸਕਰ ਜਦੋਂ ਬ੍ਰਹਿਮੰਡੀਬੀ ਵਿੱਚ ਵੈਕਟਰ ਏਬੀਆ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ. ਇਹ ਚੁਣੌਤੀ ਅਕਸਰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਐਡਵਾਂਸਡ ਕਰਨਲ ਨੂੰ ਐਡਵਾਂਸਡ ਮੈਮੋਰੀ ਸਟੋਰੇਜ ਲਈ ਅਜ਼ੁਰਿਕ ਕਰਨਲ ਦੇ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਲ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. 💡

ਨਵੀਆਂ ਮਾਰਕਡਾਊਨ ਫਾਈਲਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵੈਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਇਹਨਾਂ ਵੈਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਸਮੱਸਿਆ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤੀ ਮਾਰਕਡਾਊਨ ਸਮੱਗਰੀ ਮੌਜੂਦਾ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਟ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਡਾਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਐਂਟਰੀਆਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਇਕ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿਚ, ਇਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨੇ ਇਕ ਬੋਟ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜੋ ਮਾਰਸਮੌਸਡਬ ਵਿਚ ਮਾਰਮੌਡਬ ਵਜੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਦੋਂ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਕਿ ਨਵੀਂ ਵਸਤਾਂ ਮੌਜੂਦਾ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸੋਧਣ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਡੁਪਲਿਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਅਸਮਰਥਤਾ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦਾ ਹੈ.

ਇਹ ਲੇਖ ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ contect ੰਗ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨਾ ਕਿ ਬ੍ਰਹਿਮੰਡਬ ਨੂੰ ਪੂਰੇ ਹਿੱਸਣ ਦੀ ਮੁੜ ਰਚਨਾ ਤੋਂ ਪਰਹੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਿਰਫ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਸਹੀ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਚੈਟਬੋਟ-ਸੇਵਿੰਗ ਟਾਈਮ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸੁਚਾਰੂ, ਸਹੀ ਮੈਮੋਰੀ ਸਟੋਰ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ. 🚀

ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਕਰਨਲ ਦੇ ਨਾਲ CosmosDB ਵਿੱਚ ਵੈਕਟਰ ਅਪਡੇਟਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨਾ

ਉੱਪਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ CosmosDB ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮੈਮੋਰੀ ਸਟੋਰ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਮ ਚੁਣੌਤੀ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ: ਐਂਟਰੀਆਂ ਨੂੰ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨਾ। ਪਹਿਲਾ ਹੱਲ ਸੀਮੈਂਟਿਕ ਕਰਨਲ ਦੇ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਮੈਮੋਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ SaveInformationAsync ਅਤੇ ਹਟਾਓ. ਇਹ ਕਮਾਂਡਾਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਹਰੇਕ ਮਾਰਕਡਾਊਨ ਫਾਈਲ ਦੀ ਵੈਕਟਰ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵੈਕਟਰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹੈ GetAsync. ਜੇਕਰ ਲੱਭਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨਵੇਂ ਵੈਕਟਰ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੁਰਾਣੀ ਐਂਟਰੀ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ ਜੋ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਸਾਫ਼ ਅਤੇ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਸਿਮੈਨਟਿਕ ਕਰਨਲ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਹਿਜ ਏਕੀਕਰਣ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। 💻

ਦੂਜਾ ਹੱਲ ਵੈਕਟਰਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬ੍ਰਹਿਮੰਡ ਬੀ ਐਸ ਡੀ ਕੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਵਿਧੀ ਵਧੇਰੇ ਬਹੁਭਾਵੀ ਹੈ, ਅਪਡੇਟ ਤਰਕ ਉੱਤੇ ਉੱਨਤ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਆਗਿਆ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਲਈ, ਉਜਾਰੇ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਜਾਂ ਜੋੜਨ ਲਈ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਕੇ ਭਾਗਕੀਸਕ੍ਰਿਪਟ ਕੁਸ਼ਲ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਬੇਲੋੜੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੇ ਉੱਪਰ ਤੋਂ ਰੋਕਦੀ ਹੈ. ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਜਾਂ ਵਾਧੂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਅ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ.

ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੋਵਾਂ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਪਰੋਕਤ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, Moq ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮੈਮੋਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਵਿਹਾਰ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਸਾਰੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਹਟਾਓ ਅਤੇ SaveinFormationync ਢੁਕਵੇਂ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਬੁਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਤਹਿਤ ਇਰਾਦਾ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਵੀਂ ਮਾਰਕਡਾਊਨ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਪਾਉਣਾ। 🧪

ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ, ਇਹ ਹੱਲ ਮਾਡਿਊਲਰਿਟੀ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਖਾਸ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅਲੱਗ ਕਰਕੇ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵੈਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਹਟਾਉਣਾ), ਡਿਵੈਲਪਰ ਹੋਰ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਕੋਡ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਜਾਂ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਹੱਲ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਬਣੇ ਰਹਿਣ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਅੱਪਡੇਟ ਦੌਰਾਨ ਇੱਕ ਆਈ.ਡੀ. ਦਾ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੀ ਹੈ, ਡਾਟਾ ਭ੍ਰਿਸ਼ਟਾਚਾਰ ਨੂੰ ਰੋਕਦੀ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਸਿਮੈਨਟਿਕ ਕਰਨਲ ਦੇ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਟੂਲਸ ਜਾਂ CosmosDB SDK ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਹ ਹੱਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਮੈਮੋਰੀ ਸਟੋਰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। 🚀

// 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);
    }
}

ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨਾਲ ਵੈਕਟਰ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਵਿਚ ਇਕ ਅਕਸਰ ਵੈਕਟਰ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦਾ ਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ CosmosDB ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ID ਜਾਂ ਮਾਰਗਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸਮੱਗਰੀ ਲਈ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ, ਸੰਸਕਰਣ ਨੰਬਰ, ਜਾਂ ਹੈਸ਼ ਮੁੱਲਾਂ ਵਰਗੇ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਰਕਡਾਊਨ ਫਾਈਲ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਮੱਗਰੀ ਹੈਸ਼ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ, ਸਿਸਟਮ ਸਿਰਫ ਵੈਕਟਰ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸੋਧਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਬੇਲੋੜੀ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣਾ ਅਤੇ ਡਾਟਾਬੇਸ ਲੋਡ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ। 🔄

ਇਕ ਹੋਰ ਕੁੰਜੀ ਰਣਨੀਤੀ ਵਿਚ ਬ੍ਰਹਿਮੰਡਬ ਦੀ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਲੇਵਲਿੰਗ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ. ਸੋਧ ਕੇ ਭਾਗ ਕੁੰਜੀਆਂ ਅਤੇ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਨੀਤੀਆਂ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵੈਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਰੋਤ ਫਾਇਲ ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਭਾਗ ਕੁੰਜੀ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਗਰੁੱਪ ਕਰਨਾ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵਾਰ-ਵਾਰ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕੀਤੇ ਖੇਤਰਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਜਾਂ ਸਮੱਗਰੀ ਕਿਸਮਾਂ 'ਤੇ ਕੰਪੋਜ਼ਿਟ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣਾ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਕੈਚਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵੈਕਟਰ ਅੱਪਡੇਟ ਨੂੰ ਪੂਰਕ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੈਟਬੋਟਸ ਲਈ ਜੋ ਅਕਸਰ ਇੱਕੋ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਕੈਚਿੰਗ ਲੇਅਰ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Redis, ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ CosmosDB ਨੂੰ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਨਾ ਸਿਰਫ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਬਲਕਿ ਡੇਟਾਬੇਸ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਕੇ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ AI-ਚਾਲਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਿਆਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਚੈਟਬੋਟਸ ਲਈ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਕੇਲੇਬਲ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। 🚀