Efektywnie aktualizowanie danych wektorowych w CosmosdB za pomocą jądra semantycznego

Usprawnienie aktualizacji danych wektorowych dla chatbotów wykorzystujących sztuczną inteligencję

Tworzenie chatbota, który wykorzystuje pliki Markdown jako jego bazę wiedzy, jest niemałym wyczynem, szczególnie podczas zarządzania osadzaniem wektorów w CosmosDB. To wyzwanie często pojawia się w przypadku programistów integrujących jądro semantyczne z Azure CosmosDB w celu zaawansowanego przechowywania pamięci. 💡

Chociaż zapisywanie nowych plików przecen i powiązanych z nimi wektorów może wydawać się proste, wydajna aktualizacja tych wektorów stwarza wyjątkowy problem. Programiści często spotykają się z sytuacjami, w których zaktualizowana treść przecen prowadzi do zduplikowanych wpisów w bazie danych, zamiast nadpisywać istniejące.

W jednym z rzeczywistych scenariuszy programista zaimplementował bota, który zapisywał pliki przecen jako wektory w CosmosDB. Jednak podczas próby aktualizacji plików zauważyli, że zamiast modyfikować istniejące, utworzono nowe elementy, co spowodowało duplikację danych i nieefektywność.

W tym artykule szczegółowo opisano, jak skutecznie rozwiązać ten problem, zapewniając, że CosmosDB aktualizuje tylko niezbędne części, unikając przy tym pełnego odtwarzania wektorów. Stosując odpowiednie techniki, możesz utrzymać usprawniony i dokładny magazyn pamięci dla swojego chatbota, oszczędzając czas i zasoby. 🚀

Optymalizacja aktualizacji wektorów w kosmosdb z jądrem semantycznym

Skrypty podane powyżej dotyczą typowego wyzwania związanego z zarządzaniem magazynem pamięci za pomocą CosmosDB: wydajne aktualizowanie danych wektorowych bez duplikowania wpisów. Pierwsze rozwiązanie wykorzystuje wbudowane funkcje zarządzania pamięcią Semantic Kernel, takie jak ZapiszInformacjeAsync I Resuseasync. Polecenia te zapewniają, że reprezentacja wektorowa każdego pliku Markdown jest poprawnie aktualizowana. Proces obejmuje najpierw sprawdzenie, czy wektor już istnieje w kolekcji za pomocą Getasync. Jeśli zostanie znaleziony, skrypt usuwa nieaktualny wpis przed zapisaniem nowego wektora, zapobiegając w ten sposób duplikatom. Takie podejście jest idealne dla tych, którzy chcą bezproblemowej integracji z jądrem semantycznym przy jednoczesnym zachowaniu czystych i dokładnych danych w swojej bazie danych. 💻

Drugie rozwiązanie wykorzystuje zestaw SDK CosmosDB bezpośrednio do zarządzania wektorami. Ta metoda jest bardziej wszechstronna i pozwala na zaawansowaną kontrolę nad logiką aktualizacji. Na przykład, UpsertiMasync służy do zastąpienia lub dodania dokumentu w bazie danych w jednej operacji. Określając Partictionkey, Skrypt zapewnia wydajne zapytania i zapobiega niepotrzebnym kosztowaniu bazy danych. Takie podejście jest szczególnie przydatne dla programistów, którzy chcą dostosować swoje operacje bazy danych, co daje im możliwość obsługi edukowych przypadków lub wdrażania dodatkowych środków bezpieczeństwa.

Testy jednostkowe odgrywają kluczową rolę w walidacji funkcjonalności obu rozwiązań. W powyższym przykładzie Moq służy do symulacji zachowania systemu zarządzania pamięcią, zapewniając, że wszystkie oczekiwane operacje zostaną wykonane poprawnie. Na przykład, Zweryfikować służy do potwierdzenia, że ​​funkcje takie jak Resuseasync I SaveInformationAsync są wezwani w odpowiednich momentach. Zapewnia to, że system zachowuje się zgodnie z przeznaczeniem w różnych warunkach, takich jak aktualizacja lub wstawienie nowego pliku Markdown. 🧪

Aby powiązać wszystko, rozwiązania te podkreślają znaczenie modułowości i najlepszych praktyk. Izolując każdą operację do określonych funkcji (np. Aktualizowanie lub usuwanie wektorów), programiści mogą łatwo ponownie użyć lub dostosować kod do innych przypadków użycia. Ponadto obsługa błędów i walidacja zapewniają, że rozwiązania pozostają solidne w środowiskach produkcyjnych. Na przykład, jeśli niedopasowanie ID nastąpi podczas aktualizacji, skrypt z wdziękiem obsługuje błąd, zapobiegając uszkodzeniu danych. Niezależnie od tego, czy korzystasz z wbudowanych narzędzi Semantic Chernel, czy SDK CosmosDB, rozwiązania te umożliwiają programistom utrzymanie zoptymalizowanego i niezawodnego sklepu z pamięcią dla aplikacji opartych na 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);
    }
}

Ulepszanie aktualizacji danych wektorowych za pomocą strategii metadanych

Jeden często pomijany aspekt zarządzania danymi wektorowymi w CosmosDB to wykorzystanie metadanych do skutecznej identyfikacji i aktualizacji zapisów. Zamiast polegać wyłącznie na identyfikatorach lub ścieżkach, włączenie metadanych, takich jak znaczniki czasu, numery wersji lub wartości skrótu dla treści, może znacząco zoptymalizować aktualizacje. Na przykład po zaktualizowaniu pliku przecen można wygenerować skrót treści w celu wykrycia zmian. W ten sposób system aktualizuje wektor tylko wtedy, gdy zawartość została zmodyfikowana, unikając niepotrzebnych operacji i zmniejszając obciążenie bazy danych. 🔄

Inna kluczowa strategia polega na wykorzystaniu wbudowanych możliwości indeksowania CosmosDB. Dostosowując Klucze partycji i zasady indeksowania programiści mogą stworzyć strukturę umożliwiającą szybkie wyszukiwanie danych wektorowych. Na przykład grupowanie wektorów według pliku źródłowego lub kategorii jako klucza partycji może zwiększyć wydajność zapytań. Ponadto włączenie indeksowania złożonego w polach często odpytywanych, takich jak znaczniki czasu lub typy treści, może jeszcze bardziej zwiększyć wydajność.

Wreszcie strategie buforowania mogą uzupełniać aktualizacje wektorów, szczególnie w przypadku chatbotów, które często uzyskują dostęp do tych samych danych. Dzięki integracji warstwy buforowania, takiej jak Redis, aplikacja może służyć odpowiedziom bez wielokrotnego zapytania CosmosDB. To nie tylko przyspiesza odpowiedzi, ale także obniża koszty, minimalizując transakcje bazy danych. Połączenie tych strategii zapewnia skalowalne i wydajne podejście do zarządzania danymi wektorowymi dla aplikacji opartych na sztukach AI, takich jak chatboty oparte na wiedzy. 🚀