索引文档和向量的版本控制需要一种系统的方法来跟踪更改、确保一致性并支持回滚。核心思想是维护文档、它们的向量表示以及两者的特定版本之间的清晰链接。这有助于避免数据损坏，确保机器学习应用中的可重复性，并简化出现差异时的调试。
首先，为文档及其相应的向量分配唯一的标识符，并显式包含版本元数据。例如，当文档更新时，生成一个新的版本号（例如，doc_v2）并将其与之前的版本一起存储。 同样，如果向量是使用机器学习模型生成的，则跟踪用于创建它们的模型版本（例如，sentence-transformers_v3）。这确保了针对向量的查询与正确的文档版本匹配。可以配置 Elasticsearch 或 FAISS 等工具来索引带有版本 ID 或元数据字段的文档和向量。例如，存储在 Elasticsearch 中的文档可能具有 version 字段，并且其在单独数据库中的向量可以引用相同的版本以保持对齐。
其次，不同版本的单独存储可以防止意外覆盖。使用时间戳目录、版本化数据库分区或专用于重大更改的索引。 例如，当更新搜索索引时，创建一个新索引（例如，products_2024-06）而不是修改现有索引。 一旦新版本经过验证，就可以进行原子交换。 对于向量，将每个模型版本的输出存储在不同的命名空间中，例如每个模型版本的 Pinecone 索引，以避免混合来自不兼容模型的嵌入。 如果文档被修改，使用最新的模型重新生成其向量，并将旧向量和新向量都存储在版本标签中。 这确保了仍然依赖旧数据的应用程序的向后兼容性。
最后，自动执行版本跟踪和测试。 实现 CI/CD 管道来处理文档或模型更改时的重新索引和向量再生。 例如，脚本可以检测文档存储库的更新，使用当前模型生成新向量，并将它们部署到暂存索引。 自动化测试可以验证搜索结果在不同版本之间是否保持一致，或者标记重大更改。 DVC（数据版本控制）或 MLflow 等工具可以对数据集和模型进行版本控制，而数据库的快照或时间点恢复等功能可以实现回滚。 定期清理过时的版本以降低存储成本，但保留关键版本以进行审计。 例如，保留一周的每日快照和一年的每月快照，与您的合规性需求保持一致。