Semantic Kernel .NET 向量存储API设计解析

在构建AI应用时，向量存储是一个关键组件，它允许我们高效地存储和检索高维向量数据。微软开源的Semantic Kernel项目在.NET生态中提供了向量存储的抽象接口，本文将深入分析其API设计思路和最佳实践。

接口职责划分

Semantic Kernel的向量存储系统采用了清晰的分层设计：

1. IVectorStore接口：负责集合级别的操作

   • 管理集合生命周期（创建、删除、检查存在性）
   • 提供集合列表查询功能
   • 获取或创建特定集合实例

2. IVectorStoreRecordCollection接口：负责记录级别的操作

   • 提供CRUD操作（创建、读取、更新、删除）
   • 支持批量操作
   • 实现向量搜索功能

这种设计遵循了单一职责原则，将集合管理和记录操作分离，使系统更易于理解和维护。

命名规范优化

原始设计中存在一些命名不一致的问题，经过社区讨论后进行了优化：

• 移除了冗余的"Collection"前缀，使API更简洁
• 统一了单条记录和批量操作的命名，使用重载而非不同方法名
• 明确了键生成策略的配置方式

优化后的API更加符合.NET生态的命名惯例，降低了开发者的学习成本。

类型安全与约束

在设计记录类型(TRecord)时，需要注意：

1. 参数化构造函数要求：大多数实现要求记录类型提供无参构造函数，这应该在接口层面通过泛型约束明确声明。

2. 键生成策略：对于支持自动生成键的数据库，需要在集合创建时配置，而非记录插入时。这要求在设计键属性元数据时考虑自动生成选项。

3. 类型转换安全：属性映射器需要处理各种类型转换场景，确保数据完整性和一致性。

扩展性与自定义

系统提供了多种扩展点：

1. 自定义映射器(IVectorStoreRecordMapper)：允许开发者控制记录与存储模型之间的转换逻辑。

2. 属性定义方式：支持通过属性标注或显式配置定义向量记录的结构。

3. 批量操作实现：虽然接口定义了批量操作，但具体实现可以自由选择是否支持原子性。

这些设计使得Semantic Kernel的向量存储系统能够适应各种不同的后端实现和业务场景。

最佳实践建议

基于该设计，开发者在使用时应注意：

1. 集合生命周期管理：创建集合时应明确配置所需的键和向量属性。

2. 错误处理：考虑不同实现可能对操作的支持程度不同（如原子性批量操作）。

3. 性能考量：批量操作虽然方便，但要注意不同实现可能有不同的性能特征。

4. 类型设计：记录类型应设计为不可变或至少提供无参构造函数，以确保兼容性。

Semantic Kernel的向量存储API设计展示了如何在高性能、灵活性和易用性之间取得平衡，为.NET生态中的AI应用提供了坚实的基础设施支持。