Microsoft Semantic Kernel中向量存储接口向抽象基类的演进
在Microsoft Semantic Kernel项目的开发过程中,团队正在考虑将MEVD(Managed Extensions for Vector Data)模块中的两个核心类型——IVectorStore和IVectorStoreRecordCollection——从接口(interface)改为抽象基类(abstract base class)。这一架构调整反映了.NET生态系统中API设计的最佳实践演进。
设计变更的背景与动机
最初的设计采用接口主要是为了支持某些连接器实现多次实现同一接口的场景。例如QdrantVectorStoreRecordCollection曾经需要同时实现IVectorStoreRecordCollection两次,分别针对Guid和ulong两种键类型。但随着项目发展,团队转向了更优雅的解决方案——使用泛型类型参数,这使得接口的多重实现不再必要。
更重要的考虑是长期API设计的灵活性。抽象基类相比接口有几个显著优势:
-
版本兼容性:抽象基类允许在未来添加带有默认实现的新方法,而不会破坏现有实现。这一点在System.Data命名空间的演变中已经得到验证——最初基于接口(IDbConnection等),后来转向抽象基类(DbConnection等)。
-
默认实现:基类可以提供一些方法的默认实现,例如CreateCollectionIfExists可以基于存在性检查和创建操作的组合来实现。
-
未来扩展:特别是对于NativeAOT/trimming场景,团队预见需要添加新的API来安全地实例化集合,这可能需要接受源生成(source-generated)的构件。抽象基类为这种尚未完全确定形态的API提供了更灵活的扩展点。
技术实现的考量
在具体实现上,团队已经解决了最初导致接口设计的多重实现问题。现在的QdrantVectorStoreRecordCollection采用泛型设计,键类型作为类型参数,无效键会在运行时抛出错误而非编译时。这种设计不仅支持动态场景(object键),还改善了开发体验——之前的多重接口实现需要显式接口实现,增加了代码复杂度。
对开发者生态的影响
这一变更对现有代码的影响相对可控,因为:
-
大多数消费代码通过工厂方法或依赖注入获取实例,不直接依赖具体实现
-
抽象基类可以保持与接口相同的公共契约,只是改变了类型层次结构
-
对于需要自定义实现的场景,从继承抽象基类而非实现接口的转换是机械性的
这种设计演进体现了Microsoft Semantic Kernel团队对长期API稳定性和开发者体验的重视,遵循了.NET生态系统中经过验证的模式,为向量数据管理功能奠定了更可持续的基础。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









