إصلاح خطأ بحث متجه Redisearch: مشكلة في بناء جملة عامل تصفية DateTime في Python

استكشاف أخطاء Redisearch Vector Search وإصلاحها باستخدام مرشحات DateTime

استخدام Python مع RedisJSON وRedisearch للاستعلام الخلفي

from redis.commands.search.query import Query
import numpy as np
from datetime import datetime
from redis import Redis
# Initialize Redis client connection
client = Redis(host="localhost", port=6379, decode_responses=True)
# Define function to perform vector search with timestamp filter
def vector_search_with_timestamp(client, query_text, vector_field, time_field,
                                   start_time, end_time, top_k=10):
    # Encode query text to vector format
    query_vector = embedder.encode(query_text)
    # Create Redisearch query with KNN and time condition
    query = (
        Query(f'*=>[KNN {top_k} @{vector_field} $query_vector AS vector_score] @{time_field}:[{start_time} {end_time}]')
        .sort_by("vector_score")
        .return_fields("vector_score", "title", time_field)
        .dialect(2)
    )
    # Run the search query on Redisearch index
    result = client.ft("idx:myindex").search(query,
        {"query_vector": np.array(query_vector, dtype=np.float32).tobytes()})
    return result.docs
# Example usage of the function
query_text = "Some text to search"
start_time = 1696672140005
end_time = 1696958220000
results = vector_search_with_timestamp(client, query_text, "vector", "DateTime",
                                         start_time, end_time)
# Output the results
for doc in results:
    print(f"Title: {doc.title}, Score: {doc.vector_score}, DateTime: {doc.DateTime}")

الحل البديل: استخدام خطوط الأنابيب ومعالجة الأخطاء لتحقيق المتانة

البرنامج النصي للواجهة الخلفية لـ Python يستخدم خطوط أنابيب Redis وإدارة الأخطاء

import numpy as np
from redis import Redis
from redis.commands.search.query import Query
from datetime import datetime
# Connect to Redis client
client = Redis(host="localhost", port=6379, decode_responses=True)
# Define a function for a pipelined search with error handling
def robust_vector_search(client, query_text, vector_field, time_field,
                          start_time, end_time, top_k=10):
    try:
        # Encode the query
        query_vector = embedder.encode(query_text)
        # Construct search query with KNN and date range filter
        query = (
            Query(f'*=>[KNN {top_k} @{vector_field} $query_vector AS vector_score] @{time_field}:[{start_time} {end_time}]')
            .sort_by("vector_score")
            .return_fields("vector_score", "title", time_field)
            .dialect(2)
        )
        # Execute within a pipeline
        with client.pipeline() as pipe:
            pipe.ft("idx:myindex").search(query, {"query_vector": np.array(query_vector, dtype=np.float32).tobytes()})
            results = pipe.execute()
        return results[0].docs
    except Exception as e:
        print(f"Error occurred: {e}")
        return None
# Function call example
query_text = "Another search text"
start_time = 1696672140005
end_time = 1696958220000
docs = robust_vector_search(client, query_text, "vector", "DateTime", start_time, end_time)
# Display results
if docs:
    for doc in docs:
        print(f"Title: {doc.title}, Score: {doc.vector_score}, DateTime: {doc.DateTime}")
else:
    print("No results found or error occurred")

الأسئلة الشائعة حول استعلامات Redisearch Vector والطوابع الزمنية

1. ما هو استخدام إعادة البحث؟
2. Redisearch هي أداة قوية تستخدم لإنشاء فهارس بحث النص الكامل، والتعامل مع عمليات بحث التشابه المستندة إلى المتجهات، ودعم الاستعلامات المعقدة في Redisمما يجعلها مثالية لتطبيقات مثل محركات التوصية.
3. كيف يمكنني حل أخطاء بناء الجملة في Redisearch؟
4. تحقق من بناء جملة الاستعلام، بما في ذلك ما إذا كانت الحقول مثل DateTime و vector تم تنسيقها بشكل صحيح. إعداد dialect يمكن أن يساعد الإصدار المتوافق مع متطلبات Redisearch أيضًا في حل الأخطاء.
5. هل يستطيع Redisearch التعامل مع التصفية المعقدة؟
6. نعم، يسمح Redisearch بالتصفية المعقدة باستخدام كل من الحقول المتجهة ومرشحات الطابع الزمني، طالما تم اتباع بناء الجملة بعناية. يستخدم Query و sort_by للتحكم الدقيق.
7. لماذا يعد أمر اللهجة ضروريًا في Redisearch؟
8. تحديد dialect (مثل اللهجة 2) يضمن أن Redisearch يفسر بناء جملة الاستعلام بدقة، وهو أمر ضروري عند استخدام خيارات التصفية المتقدمة مثل KNN مع النطاقات الزمنية.
9. كيف يمكن لخطوط الأنابيب تحسين أداء Redisearch؟
10. استخدام pipeline يتم تجميع الأوامر معًا، مما يقلل من زمن استجابة الشبكة ويسمح بالاستعلام عن البيانات بشكل أكثر كفاءة، وهو مفيد بشكل خاص في التطبيقات ذات حركة المرور العالية أو التطبيقات في الوقت الفعلي.
11. ماذا علي أن أفعل إذا لم يُرجع Redisearch أي نتائج؟
12. تأكد من دقة حقول وقيم الاستعلام، كأخطاء في بناء الجملة أو قيم تم تكوينها بشكل خاطئ vector أو DateTime يمكن أن تكون الحقول هي المشكلة. يساعد تصحيح الأخطاء باستخدام استعلامات الاختبار على تضييق نطاق المشكلة.
13. كيف يمكنني تصحيح استعلامات Redisearch؟
14. يمكن أن يكشف الاختبار باستخدام الاستعلامات الصغيرة أو استخدام واجهة سطر الأوامر (CLI) الخاصة بـ Redis عن مشكلات في بناء الجملة. تجربة الأوامر الفردية مثل Query قبل الجمع بينهما هو استراتيجية فعالة أخرى.
15. هل يمكن لـ Redisearch التعامل مع البيانات في الوقت الفعلي؟
16. نعم، يعد Redisearch مناسبًا تمامًا للتطبيقات في الوقت الفعلي، خاصة عند إقرانه باستعلامات وتقنيات محسنة مثل خطوط الأنابيب، مما يقلل من وقت الاستجابة لعمليات البحث عن البيانات المباشرة.
17. ما الفرق بين RedisJSON وRedisearch؟
18. يركز RedisJSON على تخزين وإدارة بيانات JSON، بينما يوفر Redisearch وظائف بحث متقدمة. ويمكن دمجها لإنشاء تطبيقات منظمة وفعالة قائمة على البحث.
19. هل Redisearch فعال لقواعد البيانات الكبيرة؟
20. تعد عملية إعادة البحث فعالة ولكنها تعتمد على تحسين الاستعلام. استخدام خطوط الأنابيب والتخزين المؤقت، والحد من حقول النتائج مع return_fields يمكن أن يحسن الأداء بشكل كبير في مجموعات البيانات الكبيرة.

الأفكار النهائية حول تحسين استعلام إعادة البحث

يعد البحث المتجه باستخدام Redisearch قويًا ولكنه يتطلب بناء جملة صحيحًا، خاصة عند دمجه مع مرشحات مثل DateTime. إن تنظيم الاستعلام بشكل صحيح، بما في ذلك تحديد اللهجة الصحيحة، يمكن أن يحدث فرقًا كبيرًا في تجنب الأخطاء. على سبيل المثال، التأكد من تحديد حقل المتجه ومرشح الطابع الزمني بشكل صحيح يمكن أن يمنع مشكلات بناء الجملة الشائعة.

بالنسبة لأي نظام يحتاج إلى بحث عالي الأداء، يعد Redisearch ممتازًا عند تحسينه بشكل صحيح. يمكن أن يؤدي الاختبار على دفعات، باستخدام خطوط أنابيب Redis، واختيار الحقول التي تم إرجاعها بعناية إلى تعزيز الكفاءة بشكل كبير. ستتيح أفضل الممارسات هذه تجربة أكثر سلاسة أثناء إنشاء وظائف بحث دقيقة وقابلة للتطوير. 🛠️