Semantic Kernel V1.1.1内存组件异常，求最新版SK内存使用方案

关键改动点 #

• SK 1.x及以上版本中，Kernel.Memory已废弃，需通过依赖注入获取ISemanticTextMemory接口实例
• 嵌入服务与内存存储的注册方式更新，需使用标准DI扩展方法
• SaveInformationAsync和SearchAsync的参数、返回类型有调整，需适配新API

完整可运行代码 #

using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Memory;
using Microsoft.SemanticKernel.Embeddings;

var builder = Kernel.CreateBuilder();

// 注册文本嵌入生成服务（以TinyLlama为例，需确保对应NuGet包已安装）
builder.Services.AddSingleton<ITextEmbeddingGenerationService>(new TinyLlamaEmbeddingService());
// 注册临时内存存储（重启后数据丢失，生产环境可替换为持久化存储）
builder.Services.AddSingleton<IMemoryStore, VolatileMemoryStore>();
// 注册语义文本内存服务
builder.Services.AddSingleton<ISemanticTextMemory>(sp =>
    new DefaultSemanticTextMemory(
        sp.GetRequiredService<IMemoryStore>(),
        sp.GetRequiredService<ITextEmbeddingGenerationService>()));

var kernel = builder.Build();
var memory = kernel.Services.GetRequiredService<ISemanticTextMemory>();

string collection = "facts";

// 保存信息到内存
await memory.SaveInformationAsync(collection, text: "Cats are mammals.", id: "1");
await memory.SaveInformationAsync(collection, text: "Elephants have large ears.", id: "2");
await memory.SaveInformationAsync(collection, text: "Semantic Kernel enables .NET AI development.", id: "3");

Console.WriteLine("✅ Facts stored in memory.\n");

Console.WriteLine("🔍 Searching for: 'large animals'");
// 搜索相关内容
var results = memory.SearchAsync(collection, query: "large animals", limit: 3, minRelevanceScore: 0.7f);

await foreach (var result in results)
{
    Console.WriteLine($"→ {result.Metadata.Text} (Score: {result.Relevance:F2})");
}

注意事项 #

• NuGet版本：必须安装最新稳定版Microsoft.SemanticKernel及相关依赖，避免版本冲突
• 嵌入服务替换：若使用Azure OpenAI等云服务嵌入模型，替换为对应扩展方法（如AddAzureOpenAITextEmbeddingGenerationService），并配置API密钥、Endpoint
• 内存存储选型：生产环境可使用Azure Cognitive Search、PostgreSQL等持久化存储，需安装对应SK扩展包并调整注册代码

内容的提问来源于stack exchange，提问作者goshan2011