Učinkovito posodabljanje vektorskih podatkov v CosmosDB z uporabo semantičnega jedra

Poenostavitev posodobitev vektorskih podatkov za klepetalne robote, ki jih poganja AI

Ustvarjanje chatbota, ki izkorišča datoteke Markdown, saj njegova baza znanja ni majhen podvig, še posebej pri upravljanju vektorskih vdelav v cosmosdb. Ta izziv pogosto nastane za razvijalce, ki vključujejo semantično jedro z Azure Cosmosdb za napredno shranjevanje pomnilnika. 💡

Medtem ko se morda zdi shranjevanje novih datotek za označevanje in z njimi povezanih vektorjev enostavno, učinkovito posodabljanje teh vektorjev predstavlja edinstveno težavo. Razvijalci se pogosto srečujejo s situacijami, ko posodobljena vsebina označevanja povzroči podvojene vnose v bazi podatkov, namesto da prepiše obstoječe.

V enem scenariju iz resničnega sveta je razvijalec implementiral bota, ki je shranjeval datoteke markdown kot vektorje v CosmosDB. Vendar pa so pri poskusu posodobitve datotek opazili, da so bili ustvarjeni novi elementi namesto spreminjanja obstoječih, kar je povzročilo podvajanje podatkov in neučinkovitost.

Ta članek se poglobi v to, kako učinkovito rešiti to težavo in zagotoviti, da CosmosDB posodablja samo potrebne dele, hkrati pa se izogne ​​ponovnemu ustvarjanju popolnega vektorja. S pravimi tehnikami lahko vzdržujete poenostavljeno in natančno shrambo pomnilnika za svojega klepetalnika – prihranite čas in vire. 🚀

Optimizacija vektorskih posodobitev v CosmosDB s semantičnim jedrom

Zgoraj navedeni skripti obravnavajo skupni izziv pri upravljanju pomnilniške trgovine s CosmosDB: učinkovito posodabljanje vektorskih podatkov brez podvajanja vnosov. Prva rešitev uporablja vgrajene funkcije upravljanja pomnilnika semantičnega jedra, kot so SaveInformationAsync in RemoveAsync. Ti ukazi zagotavljajo, da se vektorska predstavitev vsake datoteke z oznako pravilno posodablja. Postopek vključuje najprej preveriti, ali vektor že obstaja v zbirki Getasync. Če ga najdete, skript odstrani zastareli vnos, preden shrani nov vektor in tako prepreči dvojnika. Ta pristop je idealen za tiste, ki želijo brezhibno integracijo s semantičnim jedrom, hkrati pa ohranjajo čiste in natančne podatke v svoji bazi podatkov. 💻

Druga rešitev uporablja CosmosDB SDK neposredno za upravljanje vektorjev. Ta metoda je bolj vsestranska in omogoča napreden nadzor nad logiko posodabljanja. Na primer, Upsertitemasync je uporabljen za zamenjavo ali dodajanje dokumenta v bazi podatkov v eni operaciji. Z določitvijo Particija, scenarij zagotavlja učinkovite poizvedbe in preprečuje nepotrebne režijske baze podatkov. Ta pristop je še posebej uporaben za razvijalce, ki želijo prilagoditi svoje operacije baz podatkov, kar jim omogoča, da se spopadajo z robnimi primeri ali izvajajo dodatne varnostne ukrepe.

Testiranje enot igra ključno vlogo pri preverjanju funkcionalnosti obeh rešitev. V zgornjem primeru se Moq uporablja za simulacijo vedenja sistema za upravljanje pomnilnika, ki zagotavlja, da se vse pričakovane operacije izvajajo pravilno. na primer Preveri se uporablja za potrditev, da deluje kot Odstranjevanje in SaveInformationAsync se imenujejo ob ustreznih časih. To zagotavlja, da se sistem obnaša, kot je predvideno v različnih pogojih, na primer posodabljanje ali vstavljanje nove datoteke za označevanje. 🧪

Da bi vse skupaj povezali, te rešitve poudarjajo pomen modularnosti in najboljših praks. Z izolacijo vsake operacije v posebne funkcije (npr. posodabljanje ali odstranjevanje vektorjev) lahko razvijalci preprosto znova uporabijo ali prilagodijo kodo za druge primere uporabe. Poleg tega obravnavanje napak in validacija zagotavljata, da rešitve ostanejo robustne v produkcijskih okoljih. Na primer, če med posodobitvijo pride do neujemanja ID-ja, skript elegantno obravnava napako in prepreči poškodbe podatkov. Ne glede na to, ali uporabljajo vgrajena orodja Semantic Kernel ali CosmosDB SDK, te rešitve razvijalcem omogočajo vzdrževanje optimiziranega in zanesljivega pomnilnika za aplikacije, ki jih poganja 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);
    }
}

Izboljšanje posodobitev vektorskih podatkov s strategijami metapodatkov

Eden pogosto spregledanih vidikov upravljanja vektorskih podatkov v Cosmosdb je uporaba metapodatkov za učinkovito prepoznavanje in posodabljanje zapisov. Namesto da bi se zanašali zgolj na ID-je ali poti, lahko vključitev metapodatkov, kot so časovni žigi, številke različice ali zgoščene vrednosti za vsebino, znatno optimizira posodobitve. Na primer, ko je datoteka označevanja posodobljena, je mogoče ustvariti zgoščeno vrednost vsebine za zaznavanje sprememb. Na ta način sistem posodobi vektor samo, če je bila vsebina spremenjena, s čimer se izogne ​​nepotrebnim operacijam in zmanjša obremenitev baze podatkov. 🔄

Druga ključna strategija vključuje izkoriščanje vgrajenih zmogljivosti indeksiranja CosmosDB. S prilagajanjem Ključi za particijo in politike indeksiranja lahko razvijalci ustvarijo strukturo, ki omogoča hitro iskanje vektorskih podatkov. Na primer, združevanje vektorjev glede na njihovo izvorno datoteko ali kategorijo kot particijski ključ lahko naredi poizvedbe učinkovitejše. Poleg tega lahko omogočanje sestavljenega indeksiranja na pogosto poizvedovanih poljih, kot so časovni žigi ali vrste vsebine, še izboljša zmogljivost.

Nazadnje lahko strategije predpomnjenja dopolnjujejo vektorske posodobitve, zlasti za chatbote, ki pogosto dostopajo do istih podatkov. Z integracijo sloja predpomnjenja, kot je Redis, lahko aplikacija streže odgovore brez ponavljajočega poizvedovanja CosmosDB. To ne le pospeši odzive, ampak tudi zmanjša stroške z zmanjšanjem transakcij baze podatkov. Združevanje teh strategij zagotavlja razširljiv in učinkovit pristop k upravljanju vektorskih podatkov za aplikacije, ki jih poganja umetna inteligenca, kot so na znanju temelječi klepetalni roboti. 🚀