Efektívne aktualizácia vektorových údajov v Cosmosdb pomocou sémantického jadra

Zefektívnenie aktualizácií vektorových údajov pre chatboty poháňané AI

Vytvorenie chatbotu, ktorý využíva súbory Markdown ako jeho vedomostnú základňu, nie je malým činom, najmä pri správe Vektorových vkladov v CosmosDB. Táto výzva sa často vyskytuje pre vývojárov integrujúcich sémantické jadro s Azure CosmosDB pre pokročilé ukladanie pamäte. 💡

Zatiaľ čo ukladanie nových súborov Markdown a ich pridružené vektory sa môže zdať jednoduché, aktualizácia týchto vektorov efektívne predstavuje jedinečný problém. Vývojári sa často stretávajú s situáciami, keď aktualizovaný obsah Markdown vedie skôr k duplicitným záznamom v databáze, než k prepísaniu existujúcich.

V jednom scenári v reálnom svete vývojár implementoval robota, ktorý uložil súbory markdown ako vektory v CosmosDB. Pri pokuse o aktualizáciu súborov si však všimli, že namiesto úpravy existujúcich sa vytvorili nové položky, čo spôsobilo duplicitu údajov a neefektívnosť.

Tento článok sa ponorí do toho, ako tento problém efektívne riešiť, zabezpečuje, aby COSMOSDB aktualizoval iba potrebné časti a vyhýba sa úplnému opätovnému vytvoreniu vektorov. Správnymi technikami môžete udržiavať efektívny a presný obchod s pamäťou pre svoj chatbot - čas a zdroje. 🚀

Optimalizácia aktualizácií vektorov v CosmosDB pomocou sémantického jadra

Vyššie poskytnuté skripty riešia bežnú výzvu pri správe pamäte pomocou CosmosDB: efektívna aktualizácia vektorových údajov bez duplikovania záznamov. Prvé riešenie využíva vstavané funkcie správy pamäte Semantic Kernel, ako napr SaveInformationAsync a Odstránenie. Tieto príkazy zabezpečujú, aby sa vektorová reprezentácia každej vektorovej reprezentácie súbor aktualizovala správne. Tento proces zahŕňa najprv kontrolu, či vektor už existuje v kolekcii pomocou GetAsync. Ak je nájdený, skript odstráni zastaraný záznam pred uložením nového vektora, čím sa zabráni duplikátom. Tento prístup je ideálny pre tých, ktorí chcú bezproblémovú integráciu so sémantickým jadrom a zároveň udržiavať čisté a presné údaje vo svojej databáze. 💻

Druhé riešenie využíva CosmosDB SDK priamo na správu vektorov. Táto metóda je všestrannejšia a umožňuje pokročilú kontrolu nad logikou aktualizácie. napr. Upsertitemasync sa používa na nahradenie alebo pridanie dokumentu do databázy v jednej operácii. Zadaním Oddiel, skript zabezpečuje efektívne dotazy a zabraňuje zbytočnej réžii databázy. Tento prístup je užitočný najmä pre vývojárov, ktorí chcú prispôsobiť svoje databázové operácie, čo im dáva možnosť zvládnuť hraničné prípady alebo implementovať dodatočné bezpečnostné opatrenia.

Testovanie jednotiek zohráva rozhodujúcu úlohu pri validácii funkčnosti oboch riešení. Vo vyššie uvedenom príklade sa MOQ používa na simuláciu správania systému správy pamäte, čím sa zabezpečí správne všetky očakávané operácie. Napríklad Overiť sa používa na potvrdenie, že funkcie ako Odstránenie a Sa saveinformationAsync sú volané vo vhodnom čase. To zaisťuje, že sa systém správa tak, ako má za rôznych podmienok, ako je aktualizácia alebo vloženie nového súboru markdown. 🧪

Ak chcete všetko spojiť, tieto riešenia zdôrazňujú význam modularity a osvedčených postupov. Izolovaním každej operácie na konkrétne funkcie (napr. Aktualizácia alebo odstránenie vektorov) môžu vývojári ľahko použiť alebo prispôsobiť kód pre iné prípady použitia. Okrem toho manipulácia a validácia chýb zabezpečujú, aby riešenia zostali robustné vo výrobných prostrediach. Napríklad, ak dôjde k nesúladu ID počas aktualizácie, skript elegantne zvládne chybu, čím zabráni korupcii údajov. Či už používate vstavané nástroje sémantického jadra alebo SDK COSMOSDB, tieto riešenia umožňujú vývojárom udržiavať optimalizovaný a spoľahlivý obchod s pamäťou pre aplikácie riadené 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);
    }
}

Vylepšenie aktualizácií vektorových údajov pomocou stratégií metadát

Jeden často prehliadaný aspekt riadenia vektorových údajov v Kozmosdb je použitie metadát na efektívnu identifikáciu a aktualizáciu záznamov. Namiesto spoliehania sa výlučne na identifikátory alebo cesty môže zahrnutie metadát, ako sú časové pečiatky, čísla verzií alebo hodnoty hash pre obsah, výrazne optimalizovať aktualizácie. Napríklad, keď sa aktualizuje súbor markdown, môže sa vygenerovať hash obsahu na zistenie zmien. Týmto spôsobom systém aktualizuje vektor iba vtedy, ak bol obsah upravený, čím sa zabráni zbytočným operáciám a zníži sa zaťaženie databázy. 🔄

Ďalšia kľúčová stratégia zahŕňa využitie vstavaných indexovacích schopností CosmosDB. Prispôsobovaním kľúče z oddielu a politiky indexovania, vývojári môžu vytvoriť štruktúru, ktorá umožňuje rýchle vyhľadávanie vektorových údajov. Napríklad zoskupovanie vektorov podľa ich zdrojového súboru alebo kategórie ako kľúča oddielu môže zvýšiť efektívnosť otázok. Okrem toho, umožnenie kompozitného indexovania na často dopytových poliach, ako sú časové pečiatky alebo typy obsahu, môže ďalej zvýšiť výkon.

Nakoniec, stratégie ukladania do vyrovnávacej pamäte môžu dopĺňať vektorové aktualizácie, najmä pre chatboty, ktoré často pristupujú k rovnakým údajom. Integráciou vrstvy vyrovnávacej pamäte, ako je napríklad Redis, môže aplikácia poskytovať odpovede bez opakovaného dopytovania CosmosDB. To nielen zrýchľuje odozvy, ale aj znižuje náklady minimalizovaním databázových transakcií. Kombinácia týchto stratégií zabezpečuje škálovateľný a efektívny prístup k správe vektorových údajov pre aplikácie riadené AI, ako sú chatboty založené na znalostiach. 🚀