Ús de Milvus i OpenAI Embeddings per solucionar l'error de no coincidència de tipus de dades i de mètrica Node.js

Comprendre i corregir els errors de tipus a la cerca vectorial amb Milvus

En cerca de vectors i solucions de bases de dades com Milvus, gestionant incrustacions creades amb models com Text-incrustació-3-petit d'OpenAI sovint comporta reptes que impliquen la configuració d'esquemes, els tipus de mètriques i el maneig de dades. Aquests elements s'han d'alinear amb precisió per garantir que les cerques funcionin sense problemes. Quan es produeixen fins i tot errors de configuració lleus, errors com ara "descompliment del tipus de dades i tipus de mètrica" ​​poden interrompre el procés.

En aquest cas, ens enfrontem a un problema de no coincidència de tipus de dades mentre realitzem una cerca de similitud amb Milvus Node.js. Tot i seguir les pràctiques d'esquema i indexació establertes, poden aparèixer errors a la consulta, cosa que fa que la resolució de problemes sigui essencial. Aquest problema pot semblar especialment frustrant, ja que els tipus de dades i mètriques idealment haurien de ser compatibles per defecte.

L'error de desajust indica un conflicte entre el tipus de dades del vector, aquí a FloatVector, i el tipus de mètrica especificat com a L2, una mètrica comuna en semblança vectorial. Atès que FloatVector normalment és compatible amb la mètrica L2, la resolució d'aquest problema pot requerir una mirada més detallada tant a la definició de l'esquema com al procés de consulta.

Aquí, explorarem què causa aquest tipus de dades i el tipus de mètrica que no coincideixen a Milvus i l'SDK Node.js. En identificar els errors comuns i les seves solucions, podeu afinar la vostra configuració de Milvus per evitar errors similars i garantir una experiència de cerca perfecta.

Resolució de la manca de coincidència de tipus de dades a Milvus per incrustar cerques

Els guions proporcionats tracten el problema d'a el tipus de dades i el tipus de mètrica no coincideixen a Milvus, un error comú que es troba durant les cerques vectorials, especialment quan s'utilitzen incrustacions de models com el text-embedding-3-small d'OpenAI. El primer script estableix un esquema dins de Milvus utilitzant el SDK de Node.js, definint els camps necessaris per emmagatzemar i cercar dades vectorials. Aquí, l'esquema utilitza el tipus de dades FloatVector per emmagatzemar dades vectorials, que s'alinea amb el requisit de Milvus per als vectors quan s'utilitza una mètrica de distància L2. En assegurar-se que la clau primària, el vector i els camps de text en brut es defineixen amb precisió, aquesta configuració permet que els vectors s'indexin i consultin correctament.

A més, l'script utilitza l'ordre createIndex per configurar un índex al camp vectorial. Si especifiqueu el tipus d'índex com a FLAT i la mètrica com a L2, aquest pas és fonamental per permetre cerques de semblança eficients a Milvus. El mètrica L2 representa la distància euclidiana i s'utilitza habitualment per comparar la proximitat de vectors. Tanmateix, si hi ha una discrepància en els tipus de dades entre l'emmagatzematge vectorial (FloatVector) i el tipus de mètrica, es produiran errors. Per tant, aquesta part de l'script garanteix que Milvus reconegui tant els tipus de dades com de mètriques, reduint la possibilitat de desajustaments durant les operacions de recuperació.

En el segon script, es centren els passos addicionals maneig d'errors i validació tant per a la creació d'índexs com per a les consultes de cerca. Aquí, la funció de cerca es defineix per separat, cosa que permet als usuaris introduir un vector de consulta i recuperar resultats que inclouen el text en brut associat al vector coincident. Mitjançant l'ús del paràmetre de límit, la funció restringeix el nombre de resultats retornats al vector de concordança més proper. Aquest enfocament no només optimitza el rendiment, sinó que també demostra el disseny modular de l'script, fent que cada component es pugui reutilitzar fàcilment per a futures configuracions de Milvus o per a la funcionalitat de cerca ampliada.

Cada script inclou la gestió d'errors per detectar problemes al principi del pipeline de dades, des de la configuració d'esquemes fins a la creació d'índexs i l'execució de la cerca. Això garanteix que si es produeix una discrepància de tipus de dades o si hi ha un problema amb la compatibilitat de l'índex, els desenvolupadors rebin una alerta immediata amb registres detallats. Aquest codi modular i ben comentat és crucial per als desenvolupadors que treballen amb Milvus en projectes complexos que impliquen incrustacions vectorials i cerca de semblances. Seguint aquests passos, els desenvolupadors poden mantenir millor la coherència entre els tipus de dades i les configuracions de mètriques, evitant errors alhora que recuperen de manera eficient les incrustacions als entorns Node.js.

// 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();

Comprendre la manca de concordança de tipus de dades a les cerques de semblança vectorial amb Milvus

Trobada amb a desajust de tipus de dades L'error de Milvus sovint apunta a una desalineació entre el format de dades utilitzat per a l'emmagatzematge vectorial i el tipus de mètrica seleccionat per al càlcul de similitud. En sistemes de cerca vectorials com Milvus, aquest problema és més pronunciat perquè diferents tipus de mètriques, com L2 (distància euclidiana) o IP (producte interior), requereixen una configuració de tipus de dades específica per a cerques efectives. En la majoria dels casos, el tipus de mètrica L2 s'utilitza per a les dades de FloatVector, ja que calcula distàncies basades en valors de coma flotant, la qual cosa la converteix en una opció preferida per a aplicacions que impliquen comparacions de similitud amb incrustacions. Si la configuració no alinea aquestes configuracions, Milvus generarà un error i aturarà la consulta de cerca.

Per evitar desajustos, és essencial tenir en compte les definicions d'esquemes i els requisits d'indexació. A Milvus, la creació d'esquemes es fa especificant el tipus de dades de cada camp a la col·lecció, especialment per a l'emmagatzematge vectorial. Per exemple, si feu servir el Incrustacions OpenAI model, necessiteu un FloatVector per emmagatzemar aquestes incrustacions ja que generen vectors de coma flotant. A més, assegurar-se que el tipus de mètrica s'estableix en L2 per a aquests FloatVectors ajudarà a mantenir la compatibilitat i evitar errors. Cadascun d'aquests elements, des de la definició d'esquemes fins a la selecció de tipus mètrica, té un paper en l'emmagatzematge i la recuperació de vectors sense problemes dins de Milvus.

Un altre aspecte crític és la gestió de les configuracions d'indexació. L'índex, una característica principal de Milvus, optimitza la velocitat de recuperació, però ha de coincidir amb les dades vectorials i el tipus de mètrica. Els índexs mal configurats, com ara un índex Flat amb una mètrica incompatible, poden provocar errors similars als que s'observen a l'error de desajust de tipus de dades. L'ús d'un tipus d'índex com IVF_FLAT amb mètriques L2 s'alinea bé amb FloatVectors, permetent una recuperació més ràpida sense comprometre la precisió. Entendre com interactuen aquestes configuracions garanteix que cada procés de cerca funcioni sense problemes dins del marc de bases de dades vectorials de Milvus.