استخدام Milvus وOpenAI Embeddings لإصلاح نوع بيانات Node.js وخطأ عدم تطابق نوع المقياس

الحل البديل 1: ضبط المخطط والتحقق من التوافق في Milvus Node.js SDK

يستخدم الحل Milvus Node.js SDK لتعديلات مخطط الواجهة الخلفية وإنشاء الفهرس والتحقق من صحة الاستعلام.

// Import necessary modules from Milvus SDK
const { MilvusClient, DataType } = require('@zilliz/milvus2-sdk-node');
const milvusClient = new MilvusClient({ address: 'localhost:19530' });
// Define schema with type compatibility in mind
const schema = [
  { name: 'primary_key', description: 'Primary Key', data_type: DataType.Int64, is_primary_key: true, autoID: true },
  { name: 'vector', description: 'Text Vector', data_type: DataType.FloatVector, dim: 128 },
  { name: 'raw', description: 'Raw Text', data_type: DataType.VarChar, max_length: 1000 }
];
// Ensure collection exists and create it if not
async function createCollection() {
  await milvusClient.createCollection({ collection_name: 'my_collection', fields: schema });
}
// Set up index with L2 metric for compatibility
async function setupIndex() {
  await milvusClient.createIndex({
    collection_name: 'my_collection',
    field_name: 'vector',
    index_name: 'vector_index',
    index_type: 'IVF_FLAT',
    metric_type: 'L2'
  });
}
// Search function to query similar embeddings
async function searchVectors(queryVector) {
  const res = await milvusClient.search({
    collection_name: 'my_collection',
    vector: queryVector,
    limit: 1,
    output_fields: ['raw']
  });
  console.log(res);
}
// Run functions sequentially
createCollection();
setupIndex();
searchVectors([0.1, 0.2, 0.3, 0.4]); // Example vector

الحل البديل 2: تنفيذ التحقق من صحة البيانات من خلال معالجة الأخطاء واختبارات الوحدة

يستخدم الحل Node.js مع Milvus SDK، ويتضمن التحقق من الصحة ومعالجة الأخطاء واختبارات الوحدة لتناسق البيانات.

// Import modules
const { MilvusClient, DataType } = require('@zilliz/milvus2-sdk-node');
const milvusClient = new MilvusClient({ address: 'localhost:19530' });
// Define schema with FloatVector compatibility
const schema = [
  { name: 'primary_key', data_type: DataType.Int64, is_primary_key: true, autoID: true },
  { name: 'vector', data_type: DataType.FloatVector, dim: 128 },
  { name: 'raw', data_type: DataType.VarChar, max_length: 1000 }
];
// Create collection and verify success
async function createAndVerifyCollection() {
  try {
    await milvusClient.createCollection({ collection_name: 'test_collection', fields: schema });
    console.log('Collection created successfully');
  } catch (error) {
    console.error('Error creating collection:', error);
  }
}
// Create index and verify compatibility with FloatVector and L2 metric
async function validateIndex() {
  try {
    await milvusClient.createIndex({
      collection_name: 'test_collection',
      field_name: 'vector',
      index_type: 'FLAT',
      metric_type: 'L2'
    });
    console.log('Index created successfully');
  } catch (error) {
    console.error('Error in index creation:', error);
  }
}
// Unit test for the schema setup and index validation
async function testSearch() {
  try {
    const result = await milvusClient.search({
      collection_name: 'test_collection',
      vector: [0.1, 0.2, 0.3, 0.4],
      limit: 1,
      output_fields: ['raw']
    });
    console.log('Search result:', result);
  } catch (error) {
    console.error('Search error:', error);
  }
}
// Run each function with validation and testing
createAndVerifyCollection();
validateIndex();
testSearch();

الأسئلة المتداولة حول عدم تطابق نوع بيانات Milvus والبحث عن المتجهات

1. ما الذي يسبب عدم تطابق نوع البيانات في Milvus أثناء البحث عن المتجهات؟
2. عادةً ما ينشأ عدم تطابق نوع البيانات عندما يكون نوع البيانات للمتجهات، مثل FloatVector، لا يتطابق مع نوع المقياس المستخدم، مثل L2. في Milvus، يجب أن تتم محاذاة المقياس ونوع البيانات لإجراء عمليات بحث التشابه بشكل فعال.
3. كيف يمكنني تجنب أخطاء عدم تطابق نوع البيانات في Milvus؟
4. لتجنب هذه الأخطاء، تأكد من أن data type من ناقلاتك يتطابق مع النوع المتري. على سبيل المثال، إذا كنت تستخدم FloatVector البيانات، ان L2 يجب تحديد المقياس، لأنه مُحسّن لحسابات الفاصلة العائمة.
5. هل هناك نوع فهرس موصى به لعمليات بحث ناقلات Milvus؟
6. بالنسبة لعمليات البحث عن التشابه مع ناقلات الفاصلة العائمة، فإن IVF_FLAT مؤشر مدمج مع L2 المقياس هو خيار شائع. يدعم هذا الإعداد مقارنات المتجهات الفعالة مع ضمان التوافق بين أنواع البيانات والمقاييس.
7. ما إعداد المخطط الذي يجب أن أستخدمه لتخزين تضمينات OpenAI؟
8. عند استخدام عمليات تضمين OpenAI، قم بتكوين المخطط في Milvus لتخزين المتجهات كـ FloatVector بأبعاد مطابقة لمخرجات نموذج التضمين. كما تأكد من L2 metric تم تحديده لإجراء حسابات دقيقة للمسافة أثناء عمليات البحث.
9. لماذا تشير رسالة الخطأ إلى "is_float_data_type == is_float_metric_type"؟
10. تشير هذه الرسالة إلى عدم محاذاة أنواع البيانات المترية والمتجهة. في ميلفوس، L2 يتوقع متري FloatVector أنواع البيانات، لذا فإن عدم التطابق بينها سيؤدي إلى حدوث هذا الخطأ.

حل أخطاء نوع البيانات والمقاييس في عمليات بحث التضمين في Milvus

في حل حالات عدم تطابق أنواع البيانات في Milvus، تعد مراجعة تعريفات المخطط وضمان توافق البيانات والمقاييس أمرًا ضروريًا. يمكن أن يؤدي استخدام نوع بيانات FloatVector إلى جانب مقياس L2 في إعداد المخطط والفهرس إلى منع حدوث أخطاء أثناء عمليات البحث. وتضمن محاذاة هذه العناصر بشكل صحيح استرجاعًا موثوقًا للمتجهات.

بالإضافة إلى ذلك، يؤدي تنفيذ معالجة الأخطاء والتعليمات البرمجية المعيارية إلى تحسين أداء البحث ويسمح باستكشاف الأخطاء وإصلاحها في حالات التكوينات الخاطئة. سيؤدي تكوين Milvus بعناية واختبار استعلامات البحث إلى تقليل هذه المشكلات بشكل كبير، مما يجعل النظام فعالاً لتطبيقات تشابه المتجهات القائمة على التضمين.