.NET 原生驾驭 AI 新基建实战系列（二）：Semantic Kernel 整合对向量数据库的统一支持

1. 引言

在人工智能（AI）应用开发迅猛发展的今天，向量数据库作为存储和检索高维数据的重要工具，已经成为许多场景（如自然语言处理、推荐系统和语义搜索）的核心组件。

对于.NET生态系统的开发者而言，如何高效地整合和管理不同的向量数据库，并以统一的方式使用它们，是一个亟待解决的问题。

Semantic Kernel是一个企业就绪型SDK，允许开发人员插入不同的LLM模型和不同的语言，并为这些插件提供自动编排功能。.NET通过Semantic Kernel这一开源工具包，结合其丰富的扩展和支持，提供了强有力的解决方案。

为了更好的使Semantic Kernel和.NET之间有更好的协作，微软发布了几个辅助库:

• 第一个是Microsoft.Extensions.AI库，用于抽象常见的AI服务，例如聊天客户端。
• 第二个包是Microsoft.Extensions.VectorData.Abstractions库，它为大规模语言模型（LLM）的向量嵌入处理提供了标准化接口。该抽象层主要解决向量化存储的核心需求：

❝在LLM技术栈中，向量嵌入（Embedding）是指将文本、图像等离散数据转化为高维向量空间中的数学表示。通过将数据特征映射为连续型向量，原本无法被神经网络直接处理的离散信息（如自然语言）得以转化为可计算、可比较的数值形式。这种转换使语义相似的数据在向量空间中具有几何临近性（例如"猫"与"犬科动物"的向量距离小于"猫"与"计算机"），从而支撑起基于向量相似度的语义搜索技术——相比传统的关键词匹配，它能更精准地捕捉查询意图与内容间的深层关联。

因此，Semantic Kernel 不仅提供了一个灵活的框架，还通过其模块化设计和丰富的组件（如Vector Store Connectors、Embedding Generation和Vector Search），为.NET 开发者提供了一个统一的接口来操作向量数据库。本文将从 Semantic Kernel 的基本概念入手，逐步深入探讨微软如何通过这一工具实现向量数据库的整合，并分析其在实际开发中的优势与前景。

2. Semantic Kernel 概述

2.1 什么是 Semantic Kernel？

Semantic Kernel 是微软开发的一个开源项目，旨在简化 AI 应用的开发过程。它最初设计为一个轻量级的 SDK（软件开发工具包），支持开发者在 C#、Python 和 Java 等语言中构建 AI 代理并集成最新的 AI 模型。在 .NET 生态系统中，Semantic Kernel 尤为重要，因为它为开发者提供了一个高度模块化的架构，使得 AI 功能的集成和扩展变得更加简单。

Semantic Kernel 的核心理念是将 AI 应用开发分解为多个可重用的组件，通过一个中央管理单元——内核（Kernel）——进行协调。这种设计不仅提高了代码的可维护性，还为开发者提供了灵活性，使其能够根据具体需求选择和组合不同的功能模块。

2.2 Semantic Kernel 的核心组件

Semantic Kernel 的功能依赖于以下几个核心组件：

• 内核（Kernel） 内核是 Semantic Kernel 的心脏，充当依赖注入容器，负责管理所有运行 AI 应用所需的服务和插件。它协调各种组件之间的交互，确保应用的顺畅运行。开发者可以通过内核注册 AI 服务、插件和向量数据库连接器，从而构建一个完整的 AI 应用。
• 插件（Plugins） 插件是 Semantic Kernel 中的可重用代码块，可以是原生函数（Native Functions）或语义函数（Semantic Functions）。它们封装了特定的功能，例如文本处理、数据检索或数学计算，开发者可以根据需要加载和调用这些插件。
• AI 服务（AI Services） AI 服务提供了与外部 AI 模型的集成能力，例如聊天完成（Chat Completion）、嵌入生成（Embedding Generation）等。Semantic Kernel 支持多种 AI 服务提供商，如 Azure OpenAI、Hugging Face 等，开发者可以根据需求选择合适的服务。
• Vector Store Connectors Vector Store Connectors 是 Semantic Kernel 中专门用于连接和操作向量数据库的组件。它们提供了一组标准化的接口，使得开发者能够以一致的方式与不同的向量数据库交互。

通过这些组件，Semantic Kernel 为开发者提供了一个强大的平台，使得 AI 应用开发更加模块化和高效。

3. 向量数据库与 Semantic Kernel

3.1 向量数据库的基本概念

向量数据库是一种专门设计用于存储和检索高维向量的数据库系统。与传统的关系型数据库不同，向量数据库优化了相似性搜索（Similarity Search）和高维数据处理，能够快速找到与给定查询向量最相似的向量。这种特性使得向量数据库在 AI 应用中具有广泛的用途，例如语义搜索、推荐系统和图像识别。

常见的向量数据库包括 Azure Cognitive Search、Pinecone、Weaviate、Chroma 等，每种数据库都有其独特的优势和适用场景。然而，这种多样性也为开发者带来了挑战：如何在不同的数据库之间保持一致的操作方式？为此，Semantic Kernel 扩展了一系列的组件来解决这一问题。

3.2 Semantic Kernel 对向量数据库的支持

在 Semantic Kernel 中，向量数据库的支持是通过 Vector Store Connectors 实现的。这些连接器抽象了底层数据库的实现细节，提供了一个统一的 API，使得开发者无需深入了解每种数据库的具体操作即可进行数据存储、检索和搜索。这种设计不仅降低了学习曲线，还提高了代码的可移植性和可维护性。

通过 Semantic Kernel，开发者可以在 .NET 应用中轻松集成多个向量数据库，并以一致的方式使用它们。这种统一支持的核心在于微软提供的标准化接口和扩展工具，下面将详细介绍相关机制。

3.2.1 核心技术细节

• 插件化设计：

Semantic Kernel 的插件系统允许开发者通过 TextMemoryPlugin 添加自定义功能。例如，该插件可以将文本内容存储为记忆，并在需要时检索。

• 多存储支持：

MultipleMemoryStore 通过配置多个 IMemoryStore 实例，实现了对不同存储系统的统一管理。这为开发者提供了灵活性，可以根据需求选择内存存储或外部向量数据库。

• 与向量数据库的潜在整合：

虽然示例中未直接使用向量数据库，但 IMemoryStore 接口的设计允许开发者通过自定义实现将其连接到向量数据库。例如，可以创建一个基于 Redis 或 Pinecone 的存储实现。通过扩展 IMemoryStore，开发者可以无缝地将向量数据库集成到 AI 代理中，实现嵌入存储和相似性搜索。这种灵活性是 Semantic Kernel 在 .NET 中支持向量数据库的关键实现。

4. Vector Store Connectors

4.1 Vector Store Connectors 的作用

Vector Store Connectors是Semantic Kernel中连接向量数据库的关键组件。它们提供了一组通用的接口和方法，用于执行以下操作：

• 数据存储：将生成的向量存储到数据库中。
• 数据检索：根据条件从数据库中获取向量或其他数据。
• 相似性搜索：在数据库中搜索与查询向量相似的向量。

通过Vector Store Connectors，Semantic Kernel支持多种流行的向量数据库，包括但不限于：

• Azure Cognitive Search：微软自家的向量搜索服务，适用于需要与 Azure 生态集成的场景。
• Chroma：一个开源的向量数据库，专为 AI 应用设计，支持高效的向量存储和相似性搜索。
• Qdrant：一个高性能的向量数据库，支持实时搜索和过滤功能。
• Milvus：一个开源的分布式向量数据库，专为大规模数据设计，支持多种索引类型。
• Pinecone：一个高性能的云原生向量数据库，适合大规模分布式应用。
• Weaviate：一个开源向量数据库，支持语义搜索和知识图谱。
• ……

4.2 配置和使用 Vector Store Connectors

在Semantic Kernel中配置和使用Vector Store Connectors通常包括以下步骤：

1. 选择合适的连接器 根据项目需求，开发者可以从 Semantic Kernel 支持的连接器列表中选择合适的 Vector Store Connector。例如，若项目使用 Azure Cognitive Search，则选择对应的连接器。
2. 提供连接信息 配置连接器需要提供必要的参数，例如 API 密钥、数据库端点地址等。这些信息通常在向量数据库的管理控制台中可以找到。
3. 注册到内核 将配置好的 Vector Store Connector 注册到 Semantic Kernel 的内核中，使其成为应用的一部分。注册后，开发者可以通过内核调用连接器的功能。

例如，一个简单的配置过程可能如下：

var vectorStore = new PineconeVectorStore(new PineconeClient(pineconeApiKey));

通过这种方式，开发者可以在 .NET 应用中轻松集成向量数据库，并利用其强大的功能。

5. Embedding Generation

5.1 Embedding Generation 的作用

Embedding Generation是将文本、图像或其他数据转换为高维向量的过程。这些向量（也称为嵌入）捕捉了数据的语义信息，可以用于相似性搜索、聚类等任务。在向量数据库的上下文中，Embedding Generation 是数据存储和检索的基础步骤。

例如，在语义搜索场景中，文档和查询首先被转换为向量，然后存储到向量数据库中。搜索时，通过比较查询向量与数据库中存储的向量，可以找到语义上最相关的文档。

5.2 Semantic Kernel 中的 Embedding Generation

Semantic Kernel通过AI 服务支持Embedding Generation。开发者可以选择不同的嵌入生成服务，例如Azure OpenAI或Hugging Face，并在内核中进行配置。配置和使用Embedding Generation的基本步骤包括：

1. 注册 AI 服务 在内核中注册一个嵌入生成服务，例如Azure OpenAI的文本嵌入模型。
2. 生成嵌入 使用注册的服务将输入数据（如文本）转换为向量。例如，输入一段文本后，服务返回一个高维向量。
3. 存储到向量数据库 将生成的向量通过Vector Store Connector存储到目标向量数据库中。

这种集成方式使得开发者能够灵活地选择嵌入生成模型，并将其与向量数据库无缝结合。例如，一个典型的嵌入生成和存储流程可能是：

var embeddingService = new AzureOpenAIEmbeddingService(apiKey, endpoint);
kernel.RegisterAIService(embeddingService);
var vector = embeddingService.GenerateEmbedding("这是一个测试句子");
connector.StoreVector(vector);

通过这种方式，Semantic Kernel提供了一个统一的嵌入生成框架，简化了向量数据库的使用。

6. Vector Search

6.1 Vector Search 的概念

Vector Search是指在向量数据库中搜索与给定查询向量相似的向量。这是向量数据库的核心功能之一，广泛应用于推荐系统、语义搜索等领域。Vector Search的核心在于高效的相似性计算，通常使用余弦相似度或欧几里得距离等指标。

例如，在一个推荐系统中，用户的兴趣向量可以与商品向量进行比较，以找到最相似的商品推荐给用户。

6.2 Semantic Kernel 中的 Vector Search

在Semantic Kernel中，Vector Search是通过Vector Store Connectors实现的。开发者可以使用统一的API执行搜索操作，而无需关心底层数据库的具体实现。Vector Search的基本流程包括：

1. 生成查询向量 使用Embedding Generation服务将查询转换为向量。例如，将用户输入的搜索词转换为高维向量。
2. 执行搜索 使用Vector Store Connector在向量数据库中搜索与查询向量相似的向量。
3. 处理结果 根据搜索结果进行后续处理，例如返回最相关的文档或推荐内容。

例如，一个简单的Vector Search操作可能是：

// 伪代码
var queryVector = embeddingService.GenerateEmbedding("查找相关文档");
var results = connector.SearchVectors(queryVector, topK: 5);
foreach (var result in results)
{
    Console.WriteLine($"找到相似向量：{result.Id}");
}

通过这种方式，Semantic Kernel为开发者提供了一个一致的接口，使得Vector Search 在不同的向量数据库中都能高效运行。

7. Microsoft.Extensions.VectorData 的统一

7.1 向量数据库的整合

为了进一步支持向量数据库的整合，微软推出了 Microsoft.Extensions.VectorData，这是一个专为 .NET 开发者设计的扩展库。它提供了一组通用的接口和实现，用于处理向量数据的存储、检索和搜索。Microsoft.Extensions.VectorData与Semantic Kernel紧密集成，使得开发者可以在 .NET 应用中无缝使用向量数据库。

❝可以认为Microsoft.Extensions.VectorData是Microsoft.SemanticKernel.Plugins.Memory的演变。

这个扩展库的主要功能包括：

• 标准化接口：为向量数据的操作提供一致的 API。
• 高性能实现：优化了向量数据的处理效率。
• 与现有工具集成：支持与Semantic Kernel和其他.NET组件的协同工作。

7.2 丰富的文档和社区支持

微软为Semantic Kernel和相关工具提供了详尽的文档和示例。例如，开发者可以在Microsoft Learn上找到关于Vector Store Connectors、Embedding Generation和Vector Search的详细指南。此外，微软还通过GitHub和社区论坛提供技术支持，帮助开发者解决实际问题。

通过这些扩展和支持，微软为.NET开发者提供了一个强大且易用的平台，使得向量数据库的整合变得更加简单和高效。

7.3 AI 服务与向量数据库的协同

Semantic Kernel的AI服务是其支持向量数据库的另一关键环节。这些服务包括：

7.3.1 聊天完成（Chat Completion）

聊天完成服务（Chat Completion）允许 AI 代理与用户进行自然语言对话。通过集成Azure OpenAI或其他模型，开发者可以实现连贯的对话生成和函数调用。在这一过程中，向量数据库可以存储对话历史或用户偏好，以提供上下文相关的响应。例如，代理可以将对话内容转换为嵌入向量并存储在向量数据库中，以便后续检索。

7.3.2 嵌入生成（Embedding Generation）

嵌入生成服务（Embedding Generation）是将非结构化数据转换为向量表示的核心功能。Semantic Kernel支持通过Azure OpenAI等服务生成嵌入向量，并将其存储在向量数据库中。例如，开发者可以调用嵌入生成 API 将文本转换为向量，然后通过向量存储连接器保存到数据库中。这种流程为相似性搜索和推荐系统提供了基础。

8. 思考与未来展望

优势

• 统一性：Microsoft.Extensions.VectorData提供了一致的接口，简化了多向量数据库的整合。
• 模块化：开发者可以根据需求选择和组合不同的组件。
• 微软支持：丰富的文档和扩展工具降低了学习和使用成本。

挑战

• 数据库选择：不同的向量数据库适用于不同的场景，开发者需要根据需求选择合适的数据库。
• 性能优化：嵌入生成和向量搜索可能需要优化以满足高并发需求。

未来展望

• 更广泛的数据库支持：Microsoft.Extensions.VectorData 可能会扩展对更多向量数据库的支持。
• 更高效的嵌入生成：随着模型优化的进展，嵌入生成将更加快速和准确。
• 智能化的功能：结合更多的 AI 技术，向量数据库将提供更智能的搜索和分析能力。

相信微软作为 AI 领域的领导者，将继续投入资源，推动Microsoft.Extensions.VectorData和向量数据库技术的发展，为开发者提供更强大的工具和支持。

9. 结语

微软通过Microsoft.Extensions.VectorData 为.NET开发者提供了一个强大的工具，用于整合和管理各大向量数据库。借助Vector Store Connectors、Embedding Generation和Vector Search等组件，开发者可以以统一的方式操作不同的向量数据库，构建高效的 AI 应用。

同时，Microsoft.Extensions.VectorData等扩展工具和丰富的文档支持进一步降低了开发门槛，提高了开发效率。

在 AI 驱动的未来，Microsoft.Extensions.VectorData和向量数据库的结合将为开发者带来更多机遇。微软在这一领域的努力和成果，不仅体现了其技术实力，也为.NET生态系统注入了新的活力。