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사용자 고유의 데이터 모델을 정의하지 않고 벡터 저장소 추상화 사용(미리 보기)

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의미 체계 커널 벡터 저장소 기능은 미리 보기 상태이며 릴리스 전에 제한된 상황에서도 호환성이 손상되는 변경이 필요한 개선 사항이 계속 발생할 수 있습니다.

개요

의미 체계 커널 벡터 저장소 커넥터는 모델 첫 번째 접근 방식을 사용하여 데이터베이스와 상호 작용합니다. 이렇게 하면 데이터 모델이 데이터베이스 레코드의 스키마를 반영하고 필요한 추가 스키마 정보를 추가하기 때문에 커넥터를 쉽고 간단하게 사용할 수 있으므로 데이터 모델 속성에 특성을 추가할 수 있습니다.

사용자 고유의 데이터 모델을 정의하는 것이 바람직하지 않거나 가능한 경우가 있습니다. 예를 들어 컴파일 시간에 데이터베이스 스키마의 모양을 알지 못하며 스키마는 구성을 통해서만 제공됩니다. 이 경우 스키마를 반영하는 데이터 모델을 만드는 것은 불가능합니다.

이 시나리오를 수용하기 위해 일반 데이터 모델을 제공합니다.

제네릭 데이터 모델

제네릭 데이터 모델은 명명된 VectorStoreGenericDataModel 클래스이며 패키지에서 Microsoft.Extensions.VectorData.Abstractions 사용할 수 있습니다.

모든 유형의 데이터베이스를 지원하기 위해 키의 VectorStoreGenericDataModel 형식은 제네릭 매개 변수를 통해 지정됩니다.

다른 모든 속성은 속성으로 Data Vector 나뉩니다. 벡터 또는 키가 아닌 모든 속성은 데이터 속성으로 간주됩니다. Data 및 Vector 속성 집합은 개체의 문자열 키 사전으로 저장됩니다.

제네릭 데이터 모델을 사용할 때 스키마 정보 제공

제네릭 데이터 모델을 사용하는 경우 커넥터는 데이터베이스 스키마의 모양을 알고 있어야 합니다. 스키마 정보가 없으면 커넥터가 컬렉션을 만들 수 없거나 각 데이터베이스에서 사용하는 스토리지 표현과 매핑하는 방법을 알 수 없습니다.

레코드 정의를 사용하여 스키마 정보를 제공할 수 있습니다. 데이터 모델과 달리, 런타임에 구성에서 레코드 정의를 만들 수 있으며 컴파일 시간에 스키마 정보를 알 수 없는 경우에 대한 솔루션을 제공합니다.

팁

레코드 정의를 만드는 방법을 보려면 레코드 정의로 스키마 정의를 참조하세요.

예시

커넥터에서 제네릭 데이터 모델을 사용하려면 컬렉션을 만들 때 데이터 모델로 지정하고 동시에 레코드 정의를 제공합니다.

// Create the definition to define the schema.
VectorStoreRecordDefinition vectorStoreRecordDefinition = new()
{
    Properties = new List<VectorStoreRecordProperty>
    {
        new VectorStoreRecordKeyProperty("Key", typeof(string)),
        new VectorStoreRecordDataProperty("Term", typeof(string)),
        new VectorStoreRecordDataProperty("Definition", typeof(string)),
        new VectorStoreRecordVectorProperty("DefinitionEmbedding", typeof(ReadOnlyMemory<float>)) { Dimensions = 1536 }
    }
};

// When getting your collection instance from a vector store instance
// specify the generic data model, using the appropriate key type for your database
// and also pass your record definition.
var genericDataModelCollection = vectorStore.GetCollection<string, VectorStoreGenericDataModel<string>>(
    "glossary",
    vectorStoreRecordDefinition);

// Since we have schema information available from the record definition
// it's possible to create a collection with the right vectors, dimensions,
// indexes and distance functions.
await genericDataModelCollection.CreateCollectionIfNotExistsAsync();

// When retrieving a record from the collection, data and vectors can
// now be accessed via the Data and Vector dictionaries respectively.
var record = await genericDataModelCollection.GetAsync("SK");
Console.WriteLine(record.Data["Definition"])

컬렉션 인스턴스를 직접 생성할 때 레코드 정의가 옵션으로 전달됩니다. 예를 들어 제네릭 데이터 모델을 사용하여 Azure AI Search 컬렉션 인스턴스를 생성하는 예제는 다음과 같습니다.

new AzureAISearchVectorStoreRecordCollection<VectorStoreGenericDataModel<string>>(
    searchIndexClient,
    "glossary",
    new() { VectorStoreRecordDefinition = vectorStoreRecordDefinition });

서비스 예정

추가 정보는 곧 제공될 예정입니다.

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