سیمنٹک دانا کا استعمال کرتے ہوئے کاسموس ڈی بی میں ویکٹر ڈیٹا کو موثر انداز میں اپ ڈیٹ کرنا

اے آئی سے چلنے والے چیٹ بوٹس کے لئے ویکٹر ڈیٹا کی تازہ کاریوں کو ہموار کرنا

ایک ایسا چیٹ بوٹ بنانا جو مارک ڈاون فائلوں کو اس کے علم کی بنیاد کے طور پر فائدہ اٹھاتا ہے کوئی چھوٹا کارنامہ نہیں ہے، خاص طور پر جب CosmosDB میں ویکٹر ایمبیڈنگز کا انتظام کریں۔ یہ چیلنج اکثر ڈویلپرز کے لیے پیدا ہوتا ہے جو جدید میموری اسٹوریج کے لیے Azure CosmosDB کے ساتھ Semantic Kernel کو مربوط کرتے ہیں۔ 💡

جبکہ نئی مارک ڈاون فائلوں اور ان سے وابستہ ویکٹروں کی بچت سیدھی نظر آسکتی ہے ، ان ویکٹروں کو اپ ڈیٹ کرنا مؤثر طریقے سے ایک انوکھا مسئلہ پیش کرتا ہے۔ ڈویلپرز کو اکثر ایسے حالات کا سامنا کرنا پڑتا ہے جہاں تازہ ترین مارک ڈاون مواد موجودہ چیزوں کو اوور رائٹ کرنے کے بجائے ڈیٹا بیس میں ڈپلیکیٹ اندراجات کا باعث بنتا ہے۔

ایک حقیقی دنیا کے منظر نامے میں، ایک ڈویلپر نے ایک بوٹ نافذ کیا جس نے مارک ڈاؤن فائلوں کو CosmosDB میں ویکٹر کے طور پر محفوظ کیا۔ تاہم، جب فائلوں کو اپ ڈیٹ کرنے کی کوشش کی گئی، تو انہوں نے دیکھا کہ موجودہ آئٹمز میں ترمیم کرنے کے بجائے نئے آئٹمز بنائے گئے ہیں، جس کی وجہ سے ڈیٹا ڈپلیکیشن اور ناکارہ ہے۔

یہ مضمون اس مسئلے کو مؤثر طریقے سے حل کرنے کے طریقے پر غور کرتا ہے، مکمل ویکٹر کی دوبارہ تخلیق سے گریز کرتے ہوئے CosmosDB صرف ضروری حصوں کو اپ ڈیٹ کرتا ہے۔ صحیح تکنیک کے ساتھ، آپ اپنے چیٹ بوٹ کے لیے ایک ہموار، درست میموری اسٹور کو برقرار رکھ سکتے ہیں—وقت اور وسائل کی بچت۔ 🚀

سیمنٹک دانا کے ساتھ کاسموس ڈی بی میں ویکٹر کی تازہ کاریوں کو بہتر بنانا

مذکورہ اسکرپٹ کاسموس ڈی بی کے ساتھ میموری اسٹور کے انتظام میں ایک مشترکہ چیلنج کی نشاندہی کرتے ہیں: اندراجات کے بغیر ویکٹر ڈیٹا کو موثر انداز میں اپ ڈیٹ کرنا۔ پہلا حل سیمنٹک دانا کے بلٹ ان میموری مینجمنٹ افعال کو استعمال کرتا ہے ، جیسے سیف انفورمیشن ایس این سی اور ہٹانے والی. یہ کمانڈز اس بات کو یقینی بناتے ہیں کہ ہر مارک ڈاون فائل کی ویکٹر کی نمائندگی کو درست طریقے سے اپ ڈیٹ کیا گیا ہے۔ اس عمل میں پہلے یہ جانچنا شامل ہے کہ آیا استعمال کرتے ہوئے مجموعہ میں ویکٹر پہلے سے موجود ہے۔ getAsync. اگر مل جائے تو، اسکرپٹ نئے ویکٹر کو محفوظ کرنے سے پہلے پرانی اندراج کو ہٹا دیتا ہے، اس طرح نقل کو روکتا ہے۔ یہ نقطہ نظر ان لوگوں کے لیے مثالی ہے جو اپنے ڈیٹا بیس میں صاف اور درست ڈیٹا کو برقرار رکھتے ہوئے Semantic Kernel کے ساتھ ہموار انضمام چاہتے ہیں۔ 💻

دوسرا حل کوسموس ڈی بی ایس ڈی کے کو براہ راست ویکٹروں کا انتظام کرنے کے لئے استعمال کرتا ہے۔ یہ طریقہ زیادہ ورسٹائل ہے ، جس سے اپ ڈیٹ منطق پر اعلی درجے کے کنٹرول کی اجازت ملتی ہے۔ مثال کے طور پر ، UpsertItemAsync ایک آپریشن میں ڈیٹا بیس میں دستاویز کو تبدیل کرنے یا شامل کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ کی وضاحت کرتے ہوئے پارٹیشنکی، اسکرپٹ موثر سوالات کو یقینی بناتا ہے اور غیر ضروری ڈیٹا بیس کے اوور ہیڈ کو روکتا ہے۔ یہ نقطہ نظر خاص طور پر ان ڈویلپرز کے لئے مفید ہے جو اپنے ڈیٹا بیس کی کارروائیوں کو اپنی مرضی کے مطابق بنانا چاہتے ہیں ، جس سے انہیں ایج کیسوں کو سنبھالنے یا اضافی حفاظتی اقدامات پر عمل درآمد کرنے کی صلاحیت مل جاتی ہے۔

یونٹ ٹیسٹنگ دونوں حلوں کی فعالیت کی توثیق کرنے میں ایک اہم کردار ادا کرتی ہے۔ مذکورہ بالا مثال میں ، MOQ کو میموری مینجمنٹ سسٹم کے طرز عمل کی نقالی کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے ، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ تمام متوقع کاروائیاں صحیح طریقے سے پیش آئیں۔ مثال کے طور پر ، تصدیق کریں اس بات کی تصدیق کے لیے استعمال کیا جاتا ہے کہ جیسے افعال ہٹانے والی اور سیف انفورمیشن ایس این سی مناسب اوقات میں بلایا جاتا ہے۔ یہ یقینی بناتا ہے کہ نظام مختلف شرائط کے تحت برتاؤ کرتا ہے ، جیسے کسی نئی مارک ڈاون فائل کو اپ ڈیٹ کرنا یا داخل کرنا۔ 🧪

ہر چیز کو ایک ساتھ جوڑنے کے ل these ، یہ حل ماڈیولریٹی اور بہترین طریقوں کی اہمیت پر زور دیتے ہیں۔ ہر آپریشن کو مخصوص افعال (جیسے ، ویکٹروں کو اپ ڈیٹ یا ہٹانا) میں الگ تھلگ کرکے ، ڈویلپر آسانی سے دوسرے استعمال کے معاملات میں کوڈ کو دوبارہ استعمال یا موافقت کرسکتے ہیں۔ مزید برآں ، غلطی سے نمٹنے اور توثیق کو یقینی بنانا یقینی ہے کہ پیداوار کے ماحول میں حل مضبوط رہیں۔ مثال کے طور پر ، اگر کسی تازہ کاری کے دوران کوئی شناختی مماثلت پائی جاتی ہے تو ، اسکرپٹ اعداد و شمار کی بدعنوانی کو روکتا ہے ، جس سے غلطی سے ہینڈل ہوتا ہے۔ چاہے سیمنٹک دانا کے بلٹ ان ٹولز یا کاسموس ڈی بی ایس ڈی کے کا استعمال کرتے ہوئے ، یہ حل ڈویلپرز کو بااختیار اور قابل اعتماد میموری اسٹور کو اے آئی سے چلنے والی ایپلی کیشنز کے لئے برقرار رکھنے کے لئے بااختیار بناتے ہیں۔ 🚀

// 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);
    }
}

میٹا ڈیٹا کی حکمت عملیوں کے ساتھ ویکٹر ڈیٹا اپڈیٹس کو بڑھانا

میں ویکٹر ڈیٹا کے انتظام کے ایک پہلو کو اکثر نظر انداز کیا جاتا ہے۔ کاسموس ڈی بی ریکارڈوں کی موثر انداز میں شناخت اور اپ ڈیٹ کرنے کے لئے میٹا ڈیٹا کا استعمال ہے۔ مکمل طور پر آئی ڈی یا راستوں پر انحصار کرنے کے بجائے ، میٹا ڈیٹا جیسے ٹائم اسٹیمپ ، ورژن نمبر ، یا مواد کے لئے ہیش اقدار کو شامل کرنے سے تازہ کاریوں کو نمایاں طور پر بہتر بنایا جاسکتا ہے۔ مثال کے طور پر ، جب مارک ڈاون فائل کو اپ ڈیٹ کیا جاتا ہے تو ، تبدیلیوں کا پتہ لگانے کے لئے ایک مواد ہیش تیار کی جاسکتی ہے۔ اس طرح ، سسٹم صرف ویکٹر کو اپ ڈیٹ کرتا ہے اگر مواد میں ترمیم کی گئی ہو ، غیر ضروری کارروائیوں سے گریز کریں اور ڈیٹا بیس بوجھ کو کم کریں۔ 🔄

ایک اور کلیدی حکمت عملی میں کاسموس ڈی بی کی بلٹ ان انڈیکسنگ صلاحیتوں کا فائدہ اٹھانا شامل ہے۔ تخصیص کرکے پارٹیشن کیز اور اشاریہ سازی کی پالیسیاں، ڈویلپر ایک ایسا ڈھانچہ تشکیل دے سکتے ہیں جو ویکٹر ڈیٹا کو تیزی سے دیکھنے کی اجازت دیتا ہے۔ مثال کے طور پر، ویکٹرز کو ان کی سورس فائل یا زمرہ کے لحاظ سے پارٹیشن کلید کے طور پر گروپ کرنا سوالات کو زیادہ موثر بنا سکتا ہے۔ مزید برآں، کثرت سے پوچھے جانے والے فیلڈز، جیسے ٹائم اسٹیمپ یا مواد کی قسموں پر جامع اشاریہ سازی کو فعال کرنا کارکردگی کو مزید بڑھا سکتا ہے۔

آخر میں ، کیچنگ کی حکمت عملی ویکٹر کی تازہ کاریوں کی تکمیل کرسکتی ہے ، خاص طور پر چیٹ بوٹس کے لئے جو اکثر ایک ہی ڈیٹا تک رسائی حاصل کرتے ہیں۔ ریڈیس جیسے کیچنگ پرت کو مربوط کرکے ، درخواست بار بار کاسموس ڈی بی سے استفسار کیے بغیر ردعمل پیش کرسکتی ہے۔ اس سے نہ صرف ردعمل کو تیز کیا جاتا ہے بلکہ ڈیٹا بیس کے لین دین کو کم سے کم کرکے اخراجات میں بھی کمی واقع ہوتی ہے۔ ان حکمت عملیوں کا امتزاج AI- ڈرائیونگ ایپلی کیشنز ، جیسے علم پر مبنی چیٹ بوٹس کے لئے ویکٹر ڈیٹا کو سنبھالنے کے لئے توسیع پذیر اور موثر نقطہ نظر کو یقینی بناتا ہے۔ 🚀