Použití Milvus a OpenAI Embedding k opravě chyby nesouladu typu dat a typu metriky Node.js

Pochopení a odstranění neshod typů ve vektorovém vyhledávání pomocí Milvus

Ve vektorovém vyhledávání a databázových řešeních jako Milvus, správa vložení vytvořených pomocí modelů jako Text-embedding-3-small OpenAI často vede k problémům s nastavením schématu, typy metrik a zpracováním dat. Tyto prvky se musí přesně zarovnat, aby bylo zajištěno hladké vyhledávání. Pokud dojde i k nepatrným chybným konfiguracím, mohou proces narušit chyby, jako je „neshoda typu dat a typu metriky“.

V tomto případě čelíme problému s nesouladem datových typů při provádění podobnostního vyhledávání v Milvus pomocí Node.js. Navzdory dodržení zavedených schémat a postupů indexování se mohou v dotazu objevit chyby, takže řešení problémů je nezbytné. Tento problém se může zdát obzvláště frustrující, protože typy dat a metrik by měly být ve výchozím nastavení kompatibilní.

Chyba nesouladu naznačuje konflikt mezi datovým typem vektoru, zde a FloatVectora typ metriky specifikovaný jako L2, běžná metrika ve vektorové podobnosti. Vzhledem k tomu, že FloatVector je obvykle kompatibilní s metrikou L2, může řešení tohoto problému vyžadovat bližší pohled na definici schématu i na proces dotazování.

Zde prozkoumáme, co způsobuje nesoulad tohoto typu dat a typu metriky v Milvus a Node.js SDK. Identifikací běžných chyb a jejich řešení můžete doladit své nastavení Milvus, abyste se vyhnuli podobným chybám a zajistili bezproblémové vyhledávání.

Řešení nesouladu datových typů v Milvus pro hledání vkládání

Poskytnuté skripty řeší problém a nesoulad typu dat a typu metriky v Milvus, běžná chyba, ke které došlo při vyhledávání vektorů, zejména při použití vložení z modelů, jako je text-embedding-3-small OpenAI. První skript vytvoří schéma v rámci Milvus pomocí Node.js SDK, definující potřebná pole pro ukládání a vyhledávání vektorových dat. Zde schéma používá pro ukládání vektorových dat datový typ FloatVector, což je v souladu s požadavkem Milvus na vektory při použití metriky vzdálenosti L2. Tím, že je zajištěno přesné definování primárního klíče, vektoru a polí nezpracovaného textu, umožňuje toto nastavení správné indexování a dotazování vektorů.

Skript navíc používá příkaz createIndex k nastavení indexu ve vektorovém poli. Zadáním typu indexu jako FLAT a metriky jako L2 je tento krok kritický pro umožnění efektivního vyhledávání podobností v rámci Milvus. The metrika L2 představuje euklidovskou vzdálenost a běžně se používá pro porovnávání blízkosti vektorů. Pokud však dojde k neshodě v datových typech mezi úložištěm vektorů (FloatVector) a typem metriky, dojde k chybám. Proto tato část skriptu zajišťuje, že Milvus rozpoznává datové i metrické typy, čímž se snižuje pravděpodobnost nesouladu během operací získávání.

Ve druhém skriptu se zaměřují na další kroky zpracování chyb a ověřování jak pro vytváření indexu, tak pro vyhledávací dotazy. Zde je funkce vyhledávání definována samostatně, což uživatelům umožňuje zadat vektor dotazu a získat výsledky, které obsahují nezpracovaný text spojený s odpovídajícím vektorem. Pomocí parametru limit funkce omezí počet vrácených výsledků na nejbližší odpovídající vektor. Tento přístup nejen optimalizuje výkon, ale také demonstruje modulární design skriptu, díky kterému je každá komponenta snadno znovu použitelná pro budoucí konfigurace Milvus nebo rozšířenou funkcionalitu vyhledávání.

Každý skript obsahuje zpracování chyb k zachycení problémů v rané fázi datového kanálu, od nastavení schématu po vytvoření indexu a spuštění vyhledávání. To zajišťuje, že pokud dojde k neshodě datových typů nebo dojde k problému s kompatibilitou indexu, vývojáři budou okamžitě upozorněni pomocí podrobných protokolů. Takový modulární, dobře komentovaný kód je zásadní pro vývojáře pracující s Milvus na komplexních projektech zahrnujících vektorové vložení a hledání podobnosti. Dodržením těchto kroků mohou vývojáři lépe udržovat konzistenci mezi datovými typy a konfiguracemi metrik, vyhnout se chybám a zároveň efektivně načítat vložení v prostředích 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();

Pochopení neshody datových typů ve vyhledávání podobnosti vektorů s Milvus

Setkání a nesoulad datových typů chyba v Milvus často ukazuje na nesoulad mezi formátem dat používaným pro ukládání vektorů a typem metriky vybraným pro výpočet podobnosti. Ve vektorových vyhledávacích systémech, jako je Milvus, je tento problém výraznější, protože různé typy metrik, jako je L2 (euklidovská vzdálenost) nebo IP (vnitřní produkt), vyžadují pro efektivní vyhledávání specifickou konfiguraci datového typu. Ve většině případů se pro data FloatVector používá typ metriky L2, protože vypočítává vzdálenosti na základě hodnot s plovoucí desetinnou čárkou, což z něj činí volbu pro aplikace zahrnující srovnání podobnosti s vložením. Pokud nastavení tyto konfigurace nesprávně zarovná, Milvus vyvolá chybu a zastaví vyhledávací dotaz.

Aby se předešlo neshodám, je nezbytné zvážit definice schémat a požadavky na indexování. V Milvusu se schéma vytváří zadáním datového typu každého pole v kolekci, zejména pro vektorové ukládání. Pokud například použijete Vložení OpenAI potřebujete FloatVector k uložení těchto vložení, protože vydávají vektory s plovoucí desetinnou čárkou. Zajištěním, že typ metriky je pro tyto FloatVectors nastaven na L2, také pomůže zachovat kompatibilitu a zabránit chybám. Každý z těchto prvků – od definice schématu až po výběr typu metriky – hraje roli v bezproblémovém ukládání a načítání vektorů v rámci Milvus.

Dalším kritickým aspektem je zpracování konfigurací indexování. Index, primární funkce v Milvus, optimalizuje rychlost načítání, ale musí odpovídat vektorovým datům a typu metriky. Špatně nakonfigurované indexy, jako je plochý index s nekompatibilní metrikou, mohou vyvolat chyby podobné těm, které se vyskytují u chyby nesouladu datového typu. Použití typu indexu, jako je IVF_FLAT s metrikami L2, se dobře shoduje s FloatVectors a podporuje rychlejší načítání bez kompromisů v přesnosti. Pochopení toho, jak se tyto konfigurace vzájemně ovlivňují, zajišťuje, že každý vyhledávací proces bude v rámci vektorové databáze Milvus fungovat hladce.