Ефикасно ажурирање векторских података у ЦосмосДБ користећи семантичко језгро

Поједностављивање векторских ажурирања података за АИ-аИ-аи-аи цхатботс

Стварање Цхатбота који користи датотеке Маркдовн као основа знања није мали подвиг, посебно приликом управљања векторским удјелима у Цосмосдб. Овај изазов често настаје за програмере који интегришу семантички кернел са Азуре Цосмосдб за напредну меморијску меморију. 💡

Иако би чување нових датотека за смањење вредности и њихових повезаних вектора могло изгледати једноставно, ефикасно ажурирање ових вектора представља јединствен проблем. Програмери се често сусрећу са ситуацијама у којима ажурирани садржај смањења вредности доводи до дуплих уноса у бази података уместо да замењују постојеће.

У једном сценарију у стварном свету, програмер је спровео бот који је сачувао Маркдовн датотеке као вектори у Цосмосдб. Међутим, приликом покушаја ажурирања датотека приметили су да су нове ставке створене уместо да мењају постојеће, узрокујући умножавање података и неефикасност.

Овај чланак говори о томе како ефикасно решити овај проблем, осигуравајући да ЦосмосДБ ажурира само неопходне делове, избегавајући потпуно поновно креирање вектора. Са правим техникама, можете да одржавате модерно, прецизно складиште меморије за свог цхатбот-а – штедећи време и ресурсе. 🚀

Оптимизација векторских ажурирања у Цосмосдб са семантичким језрцем

Скрипте су дате горе наведене заједнички изазов у ​​управљању меморијске продавнице са Цосмосдб: Еффициално ажурира векторске податке без дуплирања уноса. Прво решење користи семантичке уграђене функције управљања меморијским меморијама у семантику, као што су СавеИнформатионАсинц и РемовеАсинц. Ове команде обезбеђују да се векторска репрезентација сваке мардовн датотеке исправно ажурира. Процес укључује прво проверу да ли вектор већ постоји у колекцији помоћу Гетасинц. Ако се пронађе, скрипта уклања застарели унос пре него што сачува нови вектор, спречавајући тако дупликате. Овај приступ је идеалан за оне који желе беспрекорну интеграцију са семантичким кернелом уз одржавање чистих и тачних података у својој бази података. 💻

Друго решење користи ЦосмосДБ СДК директно за управљање векторима. Овај метод је свестранији и омогућава напредну контролу над логиком ажурирања. на пример, Упсертетемасинц користи се за замену или додавање документа у базу података у једној операцији. Одређивањем Партиција, скрипта обезбеђује ефикасне упите и спречава непотребно оптерећење базе података. Овај приступ је посебно користан за програмере који желе да прилагоде своје операције базе података, дајући им могућност да се баве ивичним случајевима или имплементирају додатне мере безбедности.

Јединично тестирање игра кључну улогу у валидацији функционалности оба решења. У горњем примеру, Мок се користи за симулацију понашања система за управљање меморијом, осигуравајући да се све очекиване операције одвијају исправно. на пример, Верифи се користи за потврду да функционише као Ремовеасинц и СавеИнформатионАсинц позивају се у одговарајуће време. Ово осигурава да се систем понаша како је предвиђено у различитим условима, као што је ажурирање или уметање нове датотеке за смањење вредности. 🧪

Да све заједно веже, ова решења наглашавају важност модуларности и најбоље праксе. Изолирањем сваке операције у одређене функције (нпр., Ажурирање или уклањање вектора), програмери могу лако да поново поново поставе или прилагођавају кодекс за друге случајеве употребе. Поред тога, руковање и потврђивање грешака, осигуравају да решења остану робусна у производним окружењима. На пример, ако се догоди неусклађеност ИД-а током ажурирања, скрипта грациозно обрађује грешку, спречавање корупције података. Било да се користи уграђене алате у семантичком кернелу или Цосмосдб СДК, ова решења оснажују програмере за одржавање оптимизоване и поуздане меморијске продавнице за АИ-ове апликације. 🚀

// 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);
    }
}

Побољшање ажурирања векторских података помоћу стратегија метаподатака

Један често занемарен аспект управљања векторским подацима у Цосмосдб је употреба метаподатака за ефикасну идентификацију и ажурирање записа. Уместо да се ослањате само на ИД-ове или путање, укључивање метаподатака као што су временске ознаке, бројеви верзија или хеш вредности за садржај може значајно да оптимизује ажурирања. На пример, када се ажурира датотека марже, хеш садржаја може да се генерише да би се откриле промене. На овај начин, систем ажурира вектор само ако је садржај измењен, избегавајући непотребне операције и смањујући оптерећење базе података. 🔄

Друга кључна стратегија укључује коришћење ЦосмосДБ-ових уграђених могућности индексирања. Прилагођавањем партицијски кључеви и политике индексирања, програмери могу креирати структуру која омогућава брзо тражење векторских података. На пример, груписање вектора према изворној датотеци или категорији као кључ партиције може учинити упите ефикаснијим. Поред тога, омогућавање сложеног индексирања на пољима која се често постављају, као што су временске ознаке или типови садржаја, може додатно побољшати перформансе.

На крају, стратегије кеширања могу да допуне векторска ажурирања, посебно за цхат ботове који често приступају истим подацима. Интеграцијом слоја за кеширање, као што је Редис, апликација може послужити одговоре без сталног постављања упита за ЦосмосДБ. Ово не само да убрзава одговоре већ и смањује трошкове минимизирањем трансакција базе података. Комбиновање ових стратегија обезбеђује скалабилан и ефикасан приступ управљању векторским подацима за апликације вођене вештачком интелигенцијом, као што су чет-ботови засновани на знању. 🚀