Archivi di memoria di Kernel semantico precedenti

Suggerimento

È consigliabile usare le astrazioni di Vector Store anziché gli archivi di memoria legacy. Per altre informazioni su come usare le astrazioni di Vector Store iniziano qui.

Il kernel semantico fornisce un set di astrazioni dell'archivio memoria in cui l'interfaccia primaria è Microsoft.SemanticKernel.Memory.IMemoryStore.

Astrazioni dell'archivio di memoria e dell'archivio vettoriale

Nell'ambito di uno sforzo per evolvere ed espandere le funzionalità di archiviazione vettoriale e ricerca del kernel semantico, è stato rilasciato un nuovo set di astrazioni per sostituire le astrazioni dell'archivio memoria. Chiamiamo le astrazioni sostitutive "astrazioni Vector Store". Lo scopo di entrambi è simile, ma le relative interfacce differiscono e le astrazioni di Vector Store offrono funzionalità espanse.

Caratteristica Archivi di memoria precedenti Archivi vettoriali
Interfaccia principale IMemoryStore VectorStore
Pacchetto NuGet astrazioni Microsoft.SemanticKernel.Abstractions Microsoft.Extensions.VectorData.Abstractions
Convenzione di denominazione {Provider}MemoryStore, ad esempio RedisMemoryStore {Provider}VectorStore, ad esempio RedisVectorStore
Supporta operazioni di upsert, ottenimento ed eliminazione dei record Sì Sì
Supporta la creazione e l'eliminazione di raccolte Sì Sì
Supporta la ricerca vettoriale Sì Sì
Supporta la scelta dell'indice di ricerca e della distanza del vettore preferito NO Sì
Supporta più vettori per record NO Sì
Supporta schemi personalizzati NO Sì
Supporta più tipi di vettore NO Sì
Supporta il pre-filtro dei metadati per la ricerca vettoriale NO Sì
Supporta la ricerca vettoriale nei database non vettoriali scaricando l'intero set di dati nel client ed eseguendo una ricerca vettoriale locale Sì NO

Connettori disponibili per Memory Store

Kernel semantico offre diversi connettori di Memory Store per database vettoriali che puoi usare per memorizzare e recuperare informazioni. tra cui:

Servizio C# Pitone
Database vettoriale in Azure Cosmos DB per NoSQL C# Pitone
Database vettoriale in Azure Cosmos DB for MongoDB basato su vCore C# Pitone
Ricerca di intelligenza artificiale di Azure C# Pitone
Server PostgreSQL di Azure C#
Database SQL di Azure C#
Cromia C# Pitone
DuckDB C#
Milvus C# Pitone
Ricerca vettoriale di MongoDB Atlas C# Pitone
Pigna C# Pitone
Postgres C# Pitone
Qdrant C# Pitone
Redis C# Pitone
SQLite C#
Weaviate C# Pitone

Migrazione da archivi di memoria a archivi vettoriali

Se si vuole eseguire la migrazione dall'uso delle astrazioni dell'archivio memoria alle astrazioni dell'archivio vettoriali, è possibile eseguire questa operazione in diversi modi.

Usa la raccolta esistente con le astrazioni dell’archivio vettoriale

Il modo più semplice in molti casi potrebbe essere usare solo le astrazioni di Vector Store per accedere a una raccolta creata usando le astrazioni dell'archivio memoria. In molti casi è possibile, poiché l'astrazione dell'archivio vettoriale consente di scegliere lo schema che si vuole usare. Il requisito principale consiste nel creare un modello di dati che corrisponda allo schema usato dall'implementazione dell'archivio memoria legacy.

Ad esempio, per accedere a una raccolta creata dall'archivio di memoria di Ricerca intelligenza artificiale di Azure, è possibile usare il modello di dati vector store seguente.

using Microsoft.Extensions.VectorData;

class VectorStoreRecord
{
    [VectorStoreKey]
    public string Id { get; set; }

    [VectorStoreData]
    public string Description { get; set; }

    [VectorStoreData]
    public string Text { get; set; }

    [VectorStoreData]
    public bool IsReference { get; set; }

    [VectorStoreData]
    public string ExternalSourceName { get; set; }

    [VectorStoreData]
    public string AdditionalMetadata { get; set; }

    [VectorStoreVector(VectorSize)]
    public ReadOnlyMemory<float> Embedding { get; set; }
}

Suggerimento

Per esempi più dettagliati su come usare le astrazioni di Vector Store per accedere alle raccolte create con un archivio memoria, vedere qui.

Crea una nuova raccolta

In alcuni casi la migrazione a una nuova raccolta può essere preferibile rispetto all'uso diretto della raccolta esistente. Lo schema scelto dal Memory Store potrebbe non soddisfare le tue esigenze, soprattutto per quanto riguarda il filtraggio.

Ad esempio, l'archivio memoria Redis usa uno schema con tre campi:

  • metadati della stringa
  • timestamp lungo
  • float[] incorporamento

Tutti i dati diversi dall'incorporamento o dal timestamp vengono archiviati come stringa JSON serializzata nel campo Metadati. Ciò significa che non è possibile indicizzare i singoli valori e filtrarli. Ad esempio, potresti voler filtrare usando ExternalSourceName, ma ciò non è possibile finché si trova all'interno di una stringa JSON.

In questo caso, potrebbe essere preferibile eseguire la migrazione dei dati a una nuova raccolta con uno schema flat. Qui sono disponibili due opzioni. È possibile creare una nuova raccolta dai dati di origine o semplicemente eseguire il mapping e copiare i dati dal vecchio al nuovo. La prima opzione può essere più costosa perché sarà necessario rigenerare gli incorporamenti dai dati di origine.

Suggerimento

Per un esempio che usa Redis che mostra come copiare dati da una raccolta creata usando le astrazioni dell'archivio memoria in un oggetto creato usando le astrazioni di Vector Store, vedere qui.

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