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微软推出.NET的向量数据抽象库
内容提要
2024年10月29日，微软发布了.NET的Microsoft.Extensions.VectorData.Abstractions库，简化了与AI语义内核SDK的集成。该库支持CRUD和搜索操作，允许开发者使用高维向量表示数据记录，提升语义搜索能力，并通过POCO对象和向量存储接口进行操作。未来将继续与语义内核团队合作，优化RAG场景体验。
关键要点
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2024年10月29日，微软发布了.NET的Microsoft.Extensions.VectorData.Abstractions库，简化了与AI语义内核SDK的集成。
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该库支持CRUD和搜索操作，允许开发者使用高维向量表示数据记录，提升语义搜索能力。
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Microsoft语义内核是一个企业级SDK，允许开发者插入不同的LLM模型和语言，并自动协调这些插件。
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Microsoft.Extensions.VectorData.Abstractions库专注于抽象用于LLM嵌入的向量存储。
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开发者使用带有向量属性的.NET POCO对象进行操作，示例中展示了电影类的定义。
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库使用IEmbeddingGenerator和IVectorStore接口来存储和嵌入电影记录。
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嵌入记录可以通过向量数据存储接口进行查询，使用VectorizedSearchAsync方法检索与提示文本最接近的项目。
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该库的直接应用是扩展LLM与自定义数据存储的结合，支持检索增强生成（RAG）。
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该库目前处于预览阶段，预计在.NET 9发布之前保持预览状态。
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未来计划继续与语义内核团队合作，优化RAG场景体验，并与生态系统中的向量存储合作伙伴合作。
延伸解读
向量数据抽象库的实用性
Microsoft.Extensions.VectorData.Abstractions库为开发者提供了简化的接口，使得与AI语义内核SDK的集成变得更加高效。通过支持CRUD和搜索操作，开发者可以更方便地处理高维向量数据，提升语义搜索的准确性。这一库的推出，标志着微软在AI领域的进一步布局，尤其是在语义搜索和数据处理方面的应用潜力。
与语义内核的协同作用
该库的设计与Microsoft语义内核SDK紧密结合，允许开发者灵活插入不同的LLM模型。这种协同作用不仅提升了开发效率，还为企业级应用提供了更强的定制能力。开发者应关注未来与语义内核团队的持续合作，可能会带来更多优化和新功能，进一步增强RAG场景的体验。
预览阶段的注意事项
目前，Microsoft.Extensions.VectorData.Abstractions库仍处于预览阶段，开发者在使用时应注意可能存在的稳定性和功能限制。建议积极反馈使用体验，以帮助微软在正式发布前进行改进。同时，关注.NET 9的发布动态，以便及时获取最新的功能和更新。
延伸问答
Microsoft.Extensions.VectorData.Abstractions库的主要功能是什么？
该库支持CRUD和搜索操作，简化了与AI语义内核SDK的集成，允许开发者使用高维向量表示数据记录。
如何使用Microsoft.Extensions.VectorData.Abstractions库进行数据存储？
开发者使用IEmbeddingGenerator和IVectorStore接口来存储和嵌入数据记录，示例中使用了电影类的定义。
Microsoft.Extensions.VectorData.Abstractions库的应用场景是什么？
该库的直接应用是扩展LLM与自定义数据存储的结合，支持检索增强生成（RAG）。
Microsoft.Extensions.VectorData.Abstractions库目前处于什么阶段？
该库目前处于预览阶段，预计在.NET 9发布之前保持预览状态。
如何查询嵌入记录？
可以使用VectorizedSearchAsync方法，通过向量数据存储接口检索与提示文本最接近的项目。
未来Microsoft对该库有什么计划？
未来计划继续与语义内核团队合作，优化RAG场景体验，并与生态系统中的向量存储合作伙伴合作。
