রিডিসার্চ ভেক্টর অনুসন্ধান ত্রুটি ঠিক করা হচ্ছে: পাইথন ডেটটাইম ফিল্টার সিনট্যাক্স সমস্যা

ডিবাগিং রিডিসার্চ ভেক্টর অনুসন্ধান সিনট্যাক্স ত্রুটি৷

ক্যোয়ারী করার সময় একটি সিনট্যাক্স ত্রুটির সম্মুখীন হচ্ছে RedisJSON ডাটাবেস একটি ভেক্টর অনুসন্ধান এবং সময় ফিল্টার উভয়ই হতাশাজনক হতে পারে। আপনি যদি সাদৃশ্য এবং টাইমস্ট্যাম্পের উপর ভিত্তি করে ফলাফলগুলি ফিল্টার করার চেষ্টা করছেন, তবে তারিখটির কাছে অফসেট 50-এ ত্রুটি ResponseError: সিনট্যাক্স ত্রুটি আপনাকে ফেলে দিতে পারে৷ 🧩

রিসার্চ জটিল অনুসন্ধান পরিচালনার জন্য শক্তিশালী, বিশেষ করে এর সাথে K- নিকটতম প্রতিবেশী (KNN) ক্ষমতা, যা এটিকে ভেক্টর-ভিত্তিক সাদৃশ্য অনুসন্ধানের জন্য দুর্দান্ত করে তোলে। যাইহোক, অতিরিক্ত ফিল্টার যোগ করা - যেমন a টাইমস্ট্যাম্প শর্ত-অপ্রত্যাশিত সিনট্যাক্স ত্রুটি হতে পারে। এই নির্দেশিকাটি সম্ভবত সমস্যাটির কারণ কী এবং কীভাবে এটি সমাধান করা যায় সে সম্পর্কে ডুব দেবে।

অনেক ডেভেলপার স্ট্রাকচার্ড এবং আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা উভয়ই পরিচালনা করতে RedisJSON কে Redisearch-এর সাথে একীভূত করে একই ধরনের চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হয়। রিডিসার্চে সিনট্যাক্সের নির্ভুলতা নিশ্চিত করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, বিশেষ করে যখন KNN এবং টাইমস্ট্যাম্পের মতো ফিল্টারগুলিকে একত্রিত করা হয়। সিনট্যাক্স এবং রেডিস উপভাষাগুলি বোঝা জটিল অনুসন্ধানের জন্য রিসার্চের সম্পূর্ণ সম্ভাবনা আনলক করতে সহায়তা করতে পারে।

এই নিবন্ধে, আমরা এই সাধারণ রিসার্চ সমস্যাটির সমাধান করব, কেন এটি ঘটে এবং সমাধানগুলি অফার করব। টাইমস্ট্যাম্প অবস্থার সাথে আপনার ভেক্টর অনুসন্ধানটি মসৃণ এবং নির্ভুলভাবে চলছে তা নিশ্চিত করি। 🛠️

টাইমস্ট্যাম্প ফিল্টারগুলির সাথে পুনরায় অনুসন্ধান ভেক্টর প্রশ্নগুলি বোঝা এবং প্রয়োগ করা৷

উপরে প্রদত্ত উদাহরণ স্ক্রিপ্টগুলি ব্যবহার করে একটি জটিল অনুসন্ধান চালাতে বিকাশকারীদের সাহায্য করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে৷ রিসার্চ RedisJSON এর সাথে, বিশেষত ভেক্টর এবং টাইমস্ট্যাম্প উভয় ক্ষেত্র ধারণকারী ডাটাবেসের জন্য। এই সেটআপে, প্রাথমিক লক্ষ্য হল এমন আইটেমগুলি খুঁজে বের করা যা ভেক্টর প্রক্সিমিটির ক্ষেত্রে সবচেয়ে বেশি একই নয় বরং একটি টাইমস্ট্যাম্প পরিসর দ্বারা ফিল্টার করা। এর জন্য K- নিকটতম প্রতিবেশী (KNN) ভেক্টর অনুসন্ধান এবং একটি Redis টাইমস্ট্যাম্প ফিল্টারের সমন্বয় প্রয়োজন। প্রথম স্ক্রিপ্ট একটি ক্যোয়ারী সেট আপ করে যা একটি নির্দিষ্ট সময়সীমার মধ্যে শীর্ষ 10টি সবচেয়ে অনুরূপ ফলাফলের জন্য একটি `ডেটটাইম` ফিল্ড ব্যবহার করে, এম্বেডিং মডেল দ্বারা উত্পাদিত একটি ক্যোয়ারী ভেক্টরের পাশাপাশি। রিসার্চ অত্যন্ত কাস্টমাইজড ক্যোয়ারী প্যারামিটারের জন্য অনুমতি দেয়, যা এটিকে মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনের জন্য আদর্শ করে তোলে যেখানে মিল এবং তারিখ ফিল্টারিং উভয়ই গুরুত্বপূর্ণ, যেমন সুপারিশ সিস্টেমে যেখানে ফলাফল প্রাসঙ্গিক এবং সাম্প্রতিক উভয়ই হওয়া প্রয়োজন। 📅

এটি অর্জন করতে, স্ক্রিপ্টটি নির্দিষ্ট রিসার্চ কমান্ডের উপর অনেক বেশি নির্ভর করে। কোয়েরি অবজেক্ট গঠন করে এবং KNN এবং টাইমস্ট্যাম্প পরিসরের মতো বিকল্পগুলির সাথে জটিল ফিল্টারিং যুক্তি যোগ করার অনুমতি দিয়ে `কোয়েরি` কমান্ডটি অপরিহার্য। একটি `@DateTime` পরিসরের শর্তের সাথে মিলিত একটি মিল অনুসন্ধান করার জন্য কোয়েরিটি নিজেই ভেক্টর ক্ষেত্র ব্যবহার করে, যা একটি নির্দিষ্ট তারিখ উইন্ডোতে ফলাফলগুলিকে ফিল্টার করে। কমান্ড `sort_by` ভেক্টর স্কোর দ্বারা ফলাফল সাজাতে সাহায্য করে, নিশ্চিত করে যে শুধুমাত্র সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক নথিগুলি ফেরত দেওয়া হয়েছে। এটি বিশেষভাবে উপযোগী যখন প্রশ্নগুলি সম্পাদন করে যেখানে ফলাফলগুলি একটি কাস্টমাইজড মেট্রিক অনুযায়ী অর্ডার করা প্রয়োজন, যেমন সাদৃশ্য স্কোর, এবং অন্যান্য বৈশিষ্ট্য দ্বারা ফিল্টার করা। উদাহরণস্বরূপ, যদি একজন ব্যবহারকারী "প্রযুক্তি সম্পর্কিত সর্বশেষ নিবন্ধ" অনুসন্ধান করেন, তাহলে KNN অনুসন্ধান বিষয় অনুসারে নিকটতম নিবন্ধগুলি খুঁজে পায় এবং টাইমস্ট্যাম্প ফিল্টার নিশ্চিত করে যে এই নিবন্ধগুলি সাম্প্রতিক। 🧠

দ্বিতীয় সমাধানটি একটি পাইপলাইন কাঠামো এবং ত্রুটি হ্যান্ডলিং প্রবর্তনের মাধ্যমে এই ধারণাটিকে আরও এগিয়ে নিয়ে যায়, এটি উত্পাদনের জন্য আরও শক্তিশালী করে তোলে। রেডিস ব্যাচের পাইপলাইনগুলি একসাথে কমান্ড করে, কর্মক্ষমতা উন্নত করে এবং নেটওয়ার্ক লেটেন্সি হ্রাস করে, যা উচ্চ-চাহিদা সিস্টেমে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। অনলাইন সুপারিশ বা রিয়েল-টাইম ডেটা পর্যবেক্ষণের মতো দ্রুত এবং ঘন ঘন ক্যোয়ারী সম্পাদনের প্রয়োজন হয় এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে এই কৌশলটি মূল্যবান। স্ক্রিপ্টে, পাইপলাইনটি রিডিসার্চ কমান্ডগুলিকে দক্ষতার সাথে কার্যকর করার জন্য গ্রুপ করে, যা নেটওয়ার্কের বাধা প্রতিরোধে বিশেষভাবে সহায়ক। উপরন্তু, আমরা ভুল ইনপুট বা Redis সংযোগ সমস্যাগুলির ক্ষেত্রে স্ক্রিপ্টটি ক্র্যাশ হওয়ার সম্ভাবনা কম, তা নিশ্চিত করে ব্লকগুলি ছাড়া চেষ্টা করার আকারে ত্রুটি পরিচালনা অন্তর্ভুক্ত করেছি। এই উন্নতিগুলি বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতিতে স্কেলিং করার জন্য এটিকে আরও ব্যবহারিক করে তোলে, যেখানে দক্ষ ক্যোয়ারী ম্যানেজমেন্ট এবং ত্রুটি স্থিতিস্থাপকতা সর্বাগ্রে।

অন্যান্য সমালোচনামূলক কমান্ডের মধ্যে রয়েছে `রিটার্ন_ফিল্ডস`, যা প্রত্যাবর্তিত ক্ষেত্রগুলিকে সীমিত করে, শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় ডেটা পুনরুদ্ধার করে কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করে। সবশেষে, `উপভাষা(2)` কমান্ডটি কোয়েরি উপভাষাটিকে সংস্করণ 2-এ সেট করে, যা রিডিসার্চে ব্যবহৃত উন্নত সিনট্যাক্সের জন্য প্রয়োজনীয়। এটি একটি একক ক্যোয়ারী স্টেটমেন্টের মধ্যে ভেক্টর সাদৃশ্য এবং জটিল ফিল্টারগুলির মতো উন্নত ক্যোয়ারী বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য অনুমতি দেয়। একত্রে, এই স্ক্রিপ্টগুলি দেখায় যে কীভাবে অত্যাধুনিক অনুসন্ধানের প্রয়োজনগুলি পরিচালনা করতে পাইথনে রিডিসার্চ ব্যবহার করা যেতে পারে, বিশেষ করে যখন টাইমস্ট্যাম্প-সংবেদনশীল প্রসঙ্গে রিয়েল-টাইম অনুসন্ধান এবং ফিল্টারিংয়ের জন্য মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে একীভূত করা হয়। একটি সুপারিশ ইঞ্জিন বা একটি নিউজফিডে প্রয়োগ করা হোক না কেন, ভেক্টর এবং টাইমস্ট্যাম্প ডেটার সাথে রিসার্চের নমনীয়তা এটিকে প্রতিক্রিয়াশীল, উচ্চ-সম্পাদক অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্য একটি চমৎকার পছন্দ করে তোলে।

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}")

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")

ডেটটাইম ফিল্টার সহ রিসার্চে ভেক্টর অনুসন্ধান চ্যালেঞ্জগুলি অন্বেষণ করা

সাথে কাজ করার একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক রিসার্চ ভেক্টর সাদৃশ্য অনুসন্ধানের পাশাপাশি টাইমস্ট্যাম্প-ভিত্তিক ফিল্টার পরিচালনা করা জড়িত, বিশেষ করে যখন একটি RedisJSON ডাটাবেস সংহত করা হয়। RedisJSON স্ট্রাকচার্ড এবং আধা-কাঠামোগত ডেটা পরিচালনার জন্য শক্তিশালী সমর্থন অফার করে, কিন্তু একত্রিত করার সময় চ্যালেঞ্জগুলি দেখা দিতে পারে KNN ভেক্টর অনুসন্ধান তারিখ-ভিত্তিক ফিল্টারিং সহ। "ডেটটাইমের কাছাকাছি অফসেট 50 এ সিনট্যাক্স ত্রুটি" প্রায়শই ঘটে কারণ রিডিসার্চ কোয়েরিগুলি সুনির্দিষ্ট সিনট্যাক্স আশা করে। যখন একটি ক্যোয়ারী স্ট্রিং রিডিসার্চের প্রয়োজনীয়তাগুলির সাথে সঠিকভাবে ফর্ম্যাট করা হয় না - বিশেষ করে KNN অনুসন্ধান এবং তারিখের পরিসরের মতো মিশ্র অবস্থার জন্য - ত্রুটিগুলি অগ্রগতি থামাতে পারে৷

একটি সম্ভাব্য সমাধান সাবধানে ব্যবহার পর্যালোচনা করা হয় Query বস্তু এবং কিভাবে ভেক্টর সাদৃশ্য এবং টাইমস্ট্যাম্প মত ক্ষেত্র প্রকাশ করা হয়। রিডিসার্চ বিভিন্ন ক্যোয়ারী আচরণকে আলাদা করতে উপভাষা সংস্করণ ব্যবহার করে, তাই KNN এবং টাইমস্ট্যাম্পের ক্ষেত্রে ক্যোয়ারী সেট করে dialect(2) অপরিহার্য সঠিক উপভাষা ছাড়া, রিডিসার্চ ক্যোয়ারীটিকে ভুলভাবে ব্যাখ্যা করতে পারে, যার ফলে সিনট্যাক্স ত্রুটি হতে পারে। দ sort_by এবং return_fields ফাংশনগুলি অতিরিক্ত কাস্টমাইজেশনের জন্য অনুমতি দেয়, তবে এই কমান্ডগুলি ব্যবহার করা নির্দিষ্ট রিসার্চ সংস্করণের সাথে সারিবদ্ধ করা প্রয়োজন।

এই ধরনের ত্রুটিগুলিকে কার্যকরভাবে মোকাবেলা করার জন্য, বিকাশকারীরা প্রায়ই একটি সম্পূর্ণ ডেটাসেটে প্রয়োগ করার আগে ক্যোয়ারী আচরণ পর্যবেক্ষণ করার জন্য রেকর্ডের একটি ছোট ব্যাচে পরীক্ষা করে। একটি Redis মধ্যে পরীক্ষার প্রশ্ন pipeline ব্যাচ কমান্ডকে সাহায্য করতে পারে এবং আরও জটিল মাল্টি-কমান্ড স্ট্রাকচার পরিচালনা করতে পারে, দক্ষতা বাড়াতে এবং নেটওয়ার্ক লেটেন্সি কমাতে পারে। এর সূক্ষ্মতা বোঝার মাধ্যমে Redisearch’s query syntax এবং নির্দিষ্ট ডাটাবেস সংস্করণের সাথে মানানসই কমান্ডগুলি সামঞ্জস্য করে, বিকাশকারীরা সাধারণ সিনট্যাক্স সমস্যাগুলি সমাধান করতে পারে। সুপারিশ ইঞ্জিন বা টার্গেটেড কন্টেন্ট ডেলিভারি সিস্টেমের মতো উচ্চ-পারফরম্যান্স সাদৃশ্য-ভিত্তিক অনুসন্ধানের উপর নির্ভরশীল অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য এই জ্ঞান অপরিহার্য। 🛠️