Correcció de l'error de cerca de vectors de Redisearch: problema de sintaxi del filtre DateTime de Python

Depuració d'errors de sintaxi de cerca vectorial de Redisearch

S'ha trobat un error de sintaxi mentre es consulta a Base de dades RedisJSON tant amb una cerca vectorial com amb un filtre de temps pot ser frustrant. Si esteu intentant filtrar els resultats en funció de la semblança i la marca de temps, l'error ResponseError: error de sintaxi a l'offset 50 a prop de DateTime us pot deixar fora. 🧩

Redisearch és potent per gestionar cerques complexes, especialment amb el seu K-veí més proper (KNN) capacitats, que el fan ideal per a cerques de similitud basades en vectors. Tanmateix, afegir filtres addicionals, com ara a condició de marca de temps—pot provocar errors de sintaxi inesperats. Aquesta guia aprofundirà en què és probable que cau el problema i com resoldre'l.

Molts desenvolupadors que integren RedisJSON amb Redisearch per gestionar dades tant estructurades com no estructurades s'enfronten a reptes similars. Garantir la precisió de la sintaxi a Redisearch és crucial, especialment quan es combinen filtres com KNN i marca de temps. Entendre la sintaxi i els dialectes de Redis pot ajudar a desbloquejar tot el potencial de Redisearch per a consultes complexes.

En aquest article, solucionarem aquest problema comú de Redisearch, explicant per què es produeix i oferint solucions. Assegurem-nos que la cerca de vectors amb condicions de marca de temps funcioni sense problemes i amb precisió. 🛠️

Comprensió i implementació de consultes vectorials de Redisearch amb filtres de marca de temps

Els scripts d'exemple proporcionats anteriorment estan dissenyats per ajudar els desenvolupadors a executar una cerca complexa utilitzant Recerca amb RedisJSON, específicament per a una base de dades que conté camps vectorials i de marca de temps. En aquesta configuració, l'objectiu principal és trobar elements que no només siguin els més semblants pel que fa a la proximitat del vector, sinó també filtrats per un interval de marca de temps. Això requereix una combinació de cerca vectorial K-nearest neighbor (KNN) i un filtre de marca de temps de Redis. El primer script configura una consulta que cerca els 10 resultats més similars dins d'un període de temps determinat mitjançant un camp "DateTime", juntament amb un vector de consulta produït pel model d'inserció. Redisearch permet paràmetres de consulta altament personalitzats, cosa que el fa ideal per a aplicacions d'aprenentatge automàtic on la similitud i el filtratge de dates són crucials, com ara en sistemes de recomanació on els resultats han de ser rellevants i recents. 📅

Per aconseguir-ho, l'script es basa en gran mesura en ordres específiques de Redisearch. L'ordre "Consulta" és essencial, formant l'objecte de consulta i ens permet afegir una lògica de filtratge complexa amb opcions com KNN i interval de marca de temps. La consulta mateixa utilitza el camp vectorial per realitzar una cerca de semblança, combinada amb una condició d'interval `@DateTime`, que filtra els resultats a una finestra de data específica. L'ordre `sort_by` ajuda a organitzar els resultats per la puntuació vectorial, assegurant que només es retornin els documents més rellevants. Això és especialment útil quan es realitzen consultes on els resultats s'han d'ordenar segons una mètrica personalitzada, com ara la puntuació de semblança, i filtrar-los per altres atributs. Per exemple, si un usuari cerca "articles més recents sobre tecnologia", la cerca de KNN troba els articles més propers per tema i el filtre de marca de temps garanteix que aquests articles siguin recents. 🧠

La segona solució porta aquest concepte més enllà mitjançant la introducció d'una estructura de canalització i gestió d'errors, fent-lo més robust per a la producció. Les pipelines de les ordres per lots de Redis s'executen conjuntament, millorant el rendiment i reduint la latència de la xarxa, que és crucial en sistemes d'alta demanda. Aquesta tècnica és valuosa en aplicacions que requereixen una execució ràpida i freqüent de consultes, com ara recomanacions en línia o seguiment de dades en temps real. A l'script, el pipeline agrupa les ordres de Redisearch per executar-les de manera eficient, cosa que és especialment útil per prevenir colls d'ampolla de xarxa. A més, hem inclòs la gestió d'errors en forma de blocs try-except, per assegurar-nos que l'script és menys probable que es bloquegi en cas d'entrada no vàlida o problemes de connectivitat Redis. Aquestes millores fan que sigui més pràctic per escalar en escenaris del món real, on la gestió eficient de consultes i la resistència als errors són primordials.

Altres ordres crítiques inclouen `return_fields`, que limita els camps retornats, optimitzant el rendiment recuperant només les dades necessàries. Finalment, l'ordre `dialecte(2)` estableix el dialecte de consulta a la versió 2, que és necessària per a la sintaxi millorada utilitzada a Redisearch. Això permet funcions de consulta avançades com la similitud de vectors i filtres complexos dins d'una sola instrucció de consulta. En conjunt, aquests scripts demostren com es pot aprofitar Redisearch a Python per gestionar necessitats de consultes sofisticades, especialment quan s'integren models d'aprenentatge automàtic per a la cerca i el filtrat en temps real en un context sensible a la marca de temps. Tant si s'aplica a un motor de recomanacions com a un canal de notícies, la flexibilitat de Redisearch amb dades vectorials i marca de temps el converteix en una opció excel·lent per crear aplicacions sensibles i d'alt rendiment.

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")

Explorant els reptes de cerca de vectors a Redisearch amb filtres DateTime

Un aspecte important de treballar amb Recerca implica la gestió de filtres basats en marca de temps juntament amb cerques de similitud vectorial, especialment quan s'integra una base de dades RedisJSON. RedisJSON ofereix un suport robust per manejar dades estructurades i semiestructurades, però poden sorgir reptes en combinar Cerques vectorials KNN amb filtratge basat en data. L'error "Error de sintaxi al desplaçament 50 prop de DateTime" sovint es produeix perquè les consultes de Redisearch esperen una sintaxi precisa. Quan una cadena de consulta no té el format exacte dels requisits de Redisearch, especialment per a condicions mixtes com la cerca KNN i l'interval de dates, els errors poden aturar el progrés.

Una possible solució és revisar acuradament l'ús del Query objecte i com s'expressen camps com la similitud vectorial i les marques de temps. Redisearch utilitza versions dialectals per distingir diferents comportaments de consulta, de manera que, per als casos que involucren KNN i segells de temps, establiu la consulta a dialect(2) és essencial. Sense el dialecte correcte, Redisearch pot interpretar la consulta incorrectament, provocant errors de sintaxi. El sort_by i return_fields Les funcions permeten una personalització addicional, però aquestes ordres s'han d'alinear amb la versió específica de Redisearch en ús.

Per abordar aquests errors de manera eficaç, els desenvolupadors solen realitzar proves en un petit lot de registres per observar el comportament de la consulta abans d'aplicar-lo a un conjunt de dades complet. Prova de consultes dins d'un Redis pipeline pot ajudar les ordres per lots i gestionar estructures de comandaments múltiples més complexes, augmentant l'eficiència i reduint la latència de la xarxa. En entendre els matisos de Redisearch’s query syntax i ajustant les ordres per adaptar-se a la versió específica de la base de dades, els desenvolupadors poden resoldre problemes de sintaxi habituals. Aquest coneixement és essencial per a aplicacions que es basen en cerques basades en similituds d'alt rendiment, com ara motors de recomanació o sistemes de lliurament de contingut orientats. 🛠️