使用 SemanticKernel 进行 vector 的存储与检索
内容提要
本文介绍了2024年LLM应用与RAG技术的结合，强调向量在文本处理中的重要性，包括文本嵌入、相似性搜索和生成增强。通过SK和Redis实现向量存储与检索，展示基本CRUD操作和向量搜索，旨在帮助读者学习SemanticKernel。
关键要点
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2024年LLM应用主要结合RAG技术，适合没有fine-tuning能力的用户。
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RAG技术中，向量用于将文本数据转换为高维向量表示，以实现高效的相似性搜索和信息检索。
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向量在RAG中的作用包括文本嵌入、相似性搜索和增强生成。
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使用SemanticKernel（SK）可以方便地进行向量的存储与检索。
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定义User Model类以描述数据结构，并使用SK提供的IVectorStore接口。
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使用Redis作为向量数据库进行向量存储，需使用redis/redis-stack-server镜像。
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初始化RedisVectorStore和collection以存储用户信息。
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使用Ollama服务生成文本的向量表示。
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演示了向量的基本CRUD操作，包括插入、更新、删除和获取。
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展示了如何进行向量相似度搜索，配置匹配字段并获取前几个结果。
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SK支持多种向量数据库选择，如Azure Cosmos、Qdrant、PG等，方便用户选择。
延伸问答
RAG技术在文本处理中的作用是什么？
RAG技术通过将文本数据转换为高维向量表示，实现高效的相似性搜索和信息检索，主要包括文本嵌入、相似性搜索和增强生成。
如何使用SemanticKernel进行向量存储与检索？
使用SemanticKernel可以通过定义User Model类和实现IVectorStore接口，结合Redis等数据库进行向量的存储与检索。
Redis在向量存储中有什么特别之处？
Redis作为向量数据库需要使用redis/redis-stack-server镜像，支持向量搜索，并能与SemanticKernel结合使用。
如何进行向量的CRUD操作？
向量的CRUD操作包括插入、更新、删除和获取，使用SemanticKernel可以通过定义用户信息模型并调用相应的方法实现这些操作。
向量相似度搜索是如何实现的？
向量相似度搜索通过生成查询文本的向量，然后在存储的向量中查找最相似的结果，使用配置的匹配字段和返回结果数量。
SemanticKernel支持哪些向量数据库？
SemanticKernel支持多种向量数据库，包括Redis、Azure Cosmos、Qdrant、PG等，用户可以根据需求选择合适的数据库。
