Semantic Kernel使用连接器进行向量搜索

目录

向量搜索（Vector Search）

支持的向量类型

向量搜索选项

VectorProperty

Top 和 Skip

IncludeVectors

Filter

小结

Semantic Kernel 提供了向量存储（Vector Store）抽象层中的向量搜索功能，支持多种选项如过滤、分页等。本文将详细介绍其用法。

向量搜索（Vector Search）

SearchAsync方法允许基于已向量化的数据进行搜索。该方法接收一个向量和可选的VectorSearchOptions<TRecord>作为输入，适用于以下类型：

• IVectorSearchable<TRecord>

• VectorStoreCollection<TKey, TRecord>

注意：VectorStoreCollection<TKey, TRecord>实现了IVectorSearchable<TRecord>。

如下是VectorStoreCollection类的定义:

public abstract class VectorStoreCollection<TKey, TRecord> : IVectorSearchable<TRecord>, IDisposable where TKey : notnull where TRecord : class { ..... }

支持的向量类型

SearchAsync的向量参数为泛型类型。每个数据存储支持的向量类型不同，请参阅各连接器文档。

⚠️ 搜索向量类型必须与目标向量类型一致。例如，同一条记录中有两个不同类型的向量，需确保提供的搜索向量与目标向量类型匹配。若有多个向量，可通过VectorProperty指定目标。

向量搜索选项

通过VectorSearchOptions<TRecord>可配置以下选项：

VectorProperty

指定要搜索的向量属性。如果未指定且模型仅包含一个向量，则使用该向量。若没有或有多个向量而未指定，则会抛出异常。

public async IAsyncEnumerable<(Hotel Record, double? Score)> SearchByTextAsync( string query, int topK = 5, CancellationToken ct = default) { var queryVector = await _emb.CreateAsync(query, ct); var col = GetCollection(); var options = new VectorSearchOptions<Hotel> { //Filter = h => h.HotelName == "Tokyo", VectorProperty = h => h.DescriptionEmbedding, Skip = 0, IncludeVectors = false }; awaitforeach (var r in col.SearchAsync(queryVector, topK, options, ct)) { yield return (r.Record, r.Score); } }

Top 和 Skip

用于分页。

• Top：返回前 N 条结果

• Skip：跳过前 N 条结果

var vectorSearchOptions = new VectorSearchOptions<Product> { Skip = 40 }; var searchResult = collection.SearchAsync(searchVector, top: 20, vectorSearchOptions);

IncludeVectors

指定是否返回结果中的向量属性。

• 默认值：false（节省带宽与处理成本）

• 若为true，则返回完整向量数据

var vectorSearchOptions = new VectorSearchOptions<Product> { IncludeVectors = true };

Filter

用于在向量搜索前先对记录进行过滤。

好处：

• 降低延迟和计算开销

• 用于访问控制，过滤掉用户无权限的数据

⚠️ 很多存储需要字段设置为IsIndexed = true才能参与过滤。

public async IAsyncEnumerable<(Hotel Record, double? Score)> SearchByTextAsync( string query, int topK = 5, CancellationToken ct = default) { var queryVector = await _emb.CreateAsync(query, ct); var col = GetCollection(); var options = new VectorSearchOptions<Hotel> { Filter = h => h.HotelName == "Tokyo", VectorProperty = h => h.DescriptionEmbedding, Skip = 0, IncludeVectors = false }; awaitforeach (var r in col.SearchAsync(queryVector, topK, options, ct)) { yield return (r.Record, r.Score); } }

小结

Semantic Kernel 的 Vector Store 连接器提供了强大的向量搜索功能：

• SearchAsync：执行相似度搜索

• VectorProperty：选择目标向量

• Top / Skip：支持分页

• IncludeVectors：是否返回向量

• Filter：先过滤后搜索，提高性能和安全性

这些功能让你能够在不同存储（如 InMemory、Qdrant 等）上轻松实现向量化搜索和检索。

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