Milvus এবং OpenAI এম্বেডিং ব্যবহার করে Node.js ডেটা টাইপ এবং মেট্রিক টাইপ অমিল ত্রুটি ঠিক করা

মিলভাসের সাথে ভেক্টর অনুসন্ধানে টাইপ অমিল বোঝা এবং ঠিক করা

ভেক্টর অনুসন্ধান এবং ডাটাবেস সমাধান মত মিলভাস, যেমন মডেলের সাথে তৈরি এমবেডিং পরিচালনা করা OpenAI এর টেক্সট-এম্বেডিং-3-ছোট প্রায়শই স্কিমা সেটআপ, মেট্রিক প্রকার এবং ডেটা হ্যান্ডলিং জড়িত চ্যালেঞ্জের দিকে নিয়ে যায়। অনুসন্ধানগুলি সুচারুভাবে চালানো নিশ্চিত করতে এই উপাদানগুলিকে অবশ্যই সঠিকভাবে সারিবদ্ধ করতে হবে। এমনকি সামান্য ভুল কনফিগারেশন ঘটলে, "ডেটা টাইপ এবং মেট্রিক টাইপ অমিল" এর মতো ত্রুটিগুলি প্রক্রিয়াটিকে ব্যাহত করতে পারে।

এই ক্ষেত্রে, আমরা মিলভাসে মিলভাস ব্যবহার করে একটি মিল অনুসন্ধান পরিচালনা করার সময় একটি ডেটা টাইপ অমিল সমস্যার সম্মুখীন হচ্ছি Node.js. প্রতিষ্ঠিত স্কিমা এবং ইন্ডেক্সিং অনুশীলনগুলি অনুসরণ করা সত্ত্বেও, ক্যোয়ারীতে ত্রুটি দেখা দিতে পারে, যা সমস্যা সমাধানকে অপরিহার্য করে তোলে। এই সমস্যাটি বিশেষত হতাশাজনক বলে মনে হতে পারে, কারণ ডেটা এবং মেট্রিক প্রকারগুলি আদর্শভাবে ডিফল্টরূপে সামঞ্জস্যপূর্ণ হওয়া উচিত।

অমিল ত্রুটি ভেক্টরের ডেটা টাইপের মধ্যে একটি দ্বন্দ্বের ইঙ্গিত দেয়, এখানে a ফ্লোটভেক্টর, এবং L2 হিসাবে নির্দিষ্ট করা মেট্রিক প্রকার, ভেক্টর সাদৃশ্যের একটি সাধারণ মেট্রিক। প্রদত্ত যে FloatVector সাধারণত L2 মেট্রিকের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, এই সমস্যাটি সমাধান করার জন্য স্কিমা সংজ্ঞা এবং ক্যোয়ারী প্রক্রিয়া উভয়ই ঘনিষ্ঠভাবে দেখার প্রয়োজন হতে পারে।

এখানে, Milvus এবং Node.js SDK-এ এই ডেটা টাইপ এবং মেট্রিক টাইপের অমিলের কারণ কী তা আমরা অন্বেষণ করব। সাধারণ ভুল পদক্ষেপগুলি এবং তাদের সমাধানগুলি সনাক্ত করে, আপনি অনুরূপ ত্রুটিগুলি এড়াতে এবং একটি নির্বিঘ্ন অনুসন্ধান অভিজ্ঞতা নিশ্চিত করতে আপনার মিলভাস সেটআপটি সূক্ষ্ম-টিউন করতে পারেন।

এমবেডিং অনুসন্ধানের জন্য মিলভাসে ডেটা টাইপের অমিল সমাধান করা

প্রদত্ত স্ক্রিপ্টগুলি একটি সমস্যার সমাধান করে ডেটা টাইপ এবং মেট্রিক টাইপ অমিল মিলভাসে, ভেক্টর অনুসন্ধানের সময় একটি সাধারণ ত্রুটির সম্মুখীন হয়, বিশেষ করে যখন OpenAI-এর টেক্সট-এম্বেডিং-3-small-এর মতো মডেল থেকে এমবেডিং ব্যবহার করা হয়। প্রথম স্ক্রিপ্টটি ব্যবহার করে মিলভাসের মধ্যে একটি স্কিমা স্থাপন করে Node.js SDK, ভেক্টর ডেটা সংরক্ষণ এবং অনুসন্ধানের জন্য প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রগুলি সংজ্ঞায়িত করা। এখানে, স্কিমা ভেক্টর ডেটা সংরক্ষণের জন্য FloatVector ডেটা টাইপ ব্যবহার করে, যা L2 দূরত্ব মেট্রিক ব্যবহার করার সময় ভেক্টরগুলির জন্য মিলভাসের প্রয়োজনীয়তার সাথে সারিবদ্ধ করে। প্রাথমিক কী, ভেক্টর, এবং কাঁচা পাঠ্য ক্ষেত্রগুলি সঠিকভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে তা নিশ্চিত করার মাধ্যমে, এই সেটআপটি ভেক্টরগুলিকে সঠিকভাবে সূচীকরণ এবং অনুসন্ধান করার অনুমতি দেয়।

উপরন্তু, স্ক্রিপ্ট ভেক্টর ক্ষেত্রে একটি সূচক সেট আপ করতে createIndex কমান্ড ব্যবহার করে। সূচকের ধরনটিকে FLAT হিসাবে এবং মেট্রিকটিকে L2 হিসাবে নির্দিষ্ট করে, এই পদক্ষেপটি মিলভাসের মধ্যে দক্ষ মিল অনুসন্ধান সক্ষম করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ। দ L2 মেট্রিক ইউক্লিডীয় দূরত্বের প্রতিনিধিত্ব করে এবং সাধারণত ভেক্টরের নৈকট্য তুলনা করার জন্য ব্যবহৃত হয়। যাইহোক, যদি ভেক্টর স্টোরেজ (ফ্লোটভেক্টর) এবং মেট্রিক টাইপের মধ্যে ডেটা টাইপের মধ্যে অমিল থাকে তবে ত্রুটি ঘটবে। অতএব, স্ক্রিপ্টের এই অংশটি নিশ্চিত করে যে মিলভাস ডেটা এবং মেট্রিক উভয় প্রকারকে স্বীকৃতি দেয়, পুনরুদ্ধার ক্রিয়াকলাপের সময় অমিলের সম্ভাবনা হ্রাস করে।

দ্বিতীয় স্ক্রিপ্টে, অতিরিক্ত পদক্ষেপগুলিতে ফোকাস করা হয় ত্রুটি পরিচালনা এবং সূচক তৈরি এবং অনুসন্ধান অনুসন্ধান উভয়ের জন্য বৈধতা। এখানে, অনুসন্ধান ফাংশনটি আলাদাভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে, ব্যবহারকারীদের একটি ক্যোয়ারী ভেক্টর ইনপুট করতে এবং মিলিত ভেক্টরের সাথে যুক্ত কাঁচা পাঠ্য অন্তর্ভুক্ত করে ফলাফল পুনরুদ্ধার করার অনুমতি দেয়। সীমা পরামিতি ব্যবহার করে, ফাংশনটি প্রত্যাবর্তিত ফলাফলের সংখ্যাকে নিকটতম মিলিত ভেক্টরে সীমাবদ্ধ করে। এই পদ্ধতিটি কেবল কর্মক্ষমতাকে অপ্টিমাইজ করে না বরং স্ক্রিপ্টের মডুলার ডিজাইনকেও প্রদর্শন করে, প্রতিটি উপাদানকে ভবিষ্যতে মিলভাস কনফিগারেশন বা প্রসারিত অনুসন্ধান কার্যকারিতার জন্য সহজেই পুনরায় ব্যবহারযোগ্য করে তোলে।

প্রতিটি স্ক্রিপ্টে স্কিমা সেটআপ থেকে শুরু করে সূচক তৈরি এবং অনুসন্ধান সম্পাদন পর্যন্ত ডেটা পাইপলাইনে সমস্যাগুলি ধরার জন্য ত্রুটি হ্যান্ডলিং অন্তর্ভুক্ত থাকে। এটি নিশ্চিত করে যে যদি কোনও ডেটা টাইপ অমিল হয় বা যদি সূচকের সামঞ্জস্যের সাথে কোনও সমস্যা হয় তবে বিকাশকারীদের বিস্তারিত লগ সহ অবিলম্বে সতর্ক করা হয়। এই ধরনের মডুলার, ভাল-মন্তব্য করা কোড জটিল প্রকল্পে মিলভাসের সাথে কাজ করা বিকাশকারীদের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ ভেক্টর এমবেডিং এবং মিল অনুসন্ধান। এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করে, বিকাশকারীরা Node.js পরিবেশে দক্ষতার সাথে এম্বেডিংগুলি পুনরুদ্ধার করার সময় ত্রুটিগুলি এড়িয়ে ডেটা প্রকার এবং মেট্রিক কনফিগারেশনের মধ্যে সামঞ্জস্য বজায় রাখতে পারে৷

// 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

// 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();

মিলভাসের সাথে ভেক্টর সাদৃশ্য অনুসন্ধানে ডেটা টাইপের অমিল বোঝা

মুখোমুখি হওয়া a ডেটা টাইপ অমিল মিলভাসে ত্রুটি প্রায়শই ভেক্টর স্টোরেজের জন্য ব্যবহৃত ডেটা বিন্যাস এবং সাদৃশ্য গণনার জন্য নির্বাচিত মেট্রিক প্রকারের মধ্যে একটি ভুল সংযোজন নির্দেশ করে। মিলভাসের মতো ভেক্টর সার্চ সিস্টেমে, এই সমস্যাটি আরও প্রকট কারণ বিভিন্ন মেট্রিক প্রকার, যেমন L2 (ইউক্লিডীয় দূরত্ব) বা আইপি (ইনার প্রোডাক্ট), কার্যকর অনুসন্ধানের জন্য একটি নির্দিষ্ট ডেটা টাইপ কনফিগারেশন প্রয়োজন। বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, L2 মেট্রিক টাইপ FloatVector ডেটার জন্য ব্যবহার করা হয়, কারণ এটি ফ্লোটিং-পয়েন্ট মানের উপর ভিত্তি করে দূরত্ব গণনা করে, এটি এমবেডিংয়ের সাথে সাদৃশ্যের তুলনা জড়িত অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য একটি পছন্দের পছন্দ করে। যদি সেটআপ এই কনফিগারেশনগুলিকে ভুল করে, মিলভাস একটি ত্রুটি উত্থাপন করবে, অনুসন্ধান ক্যোয়ারী থামিয়ে দেবে।

অমিল এড়াতে, স্কিমার সংজ্ঞা এবং সূচীকরণের প্রয়োজনীয়তা বিবেচনা করা অপরিহার্য। মিলভাসে, স্কিমা তৈরি করা হয় সংগ্রহের প্রতিটি ক্ষেত্রের ডেটা টাইপ নির্দিষ্ট করে, বিশেষ করে ভেক্টর স্টোরেজের জন্য। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি ব্যবহার করেন OpenAI এম্বেডিং মডেল, এই এমবেডিংগুলিকে সংরক্ষণ করার জন্য আপনার একটি ফ্লোটভেক্টর প্রয়োজন কারণ তারা ফ্লোটিং-পয়েন্ট ভেক্টর আউটপুট করে। এছাড়াও, এই FloatVectors-এর জন্য মেট্রিক টাইপ L2 এ সেট করা আছে তা নিশ্চিত করা সামঞ্জস্য বজায় রাখতে এবং ত্রুটি প্রতিরোধ করতে সাহায্য করবে। এই উপাদানগুলির প্রতিটি - স্কিমা সংজ্ঞা থেকে মেট্রিক টাইপ নির্বাচন পর্যন্ত - মিলভাসের মধ্যে নির্বিঘ্ন ভেক্টর স্টোরেজ এবং পুনরুদ্ধারের ক্ষেত্রে ভূমিকা পালন করে।

আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ দিক হল ইন্ডেক্সিং কনফিগারেশন পরিচালনা করা। ইনডেক্স, মিলভাসের একটি প্রাথমিক বৈশিষ্ট্য, পুনরুদ্ধারের গতিকে অপ্টিমাইজ করে তবে ভেক্টর ডেটা এবং মেট্রিক প্রকারের সাথে মেলে। ভুল কনফিগার করা সূচী, যেমন একটি বেমানান মেট্রিক সহ একটি ফ্ল্যাট সূচক, ডেটা টাইপের অমিল ত্রুটির মতো ত্রুটিগুলিকে ট্রিগার করতে পারে৷ L2 মেট্রিক্সের সাথে IVF_FLAT-এর মতো একটি সূচকের ধরন ব্যবহার করা FloatVectors-এর সাথে ভালভাবে সারিবদ্ধ হয়, নির্ভুলতার সাথে আপস না করে দ্রুত পুনরুদ্ধার সমর্থন করে। এই কনফিগারেশনগুলি কীভাবে ইন্টারঅ্যাক্ট করে তা বোঝা নিশ্চিত করে যে প্রতিটি অনুসন্ধান প্রক্রিয়া মিলভাসের ভেক্টর ডাটাবেস কাঠামোর মধ্যে মসৃণভাবে কাজ করে।