Oprava chyby vektorového vyhledávání Redisearch: Problém se syntaxí filtru Python DateTime Filter

Ladění Chyby syntaxe vyhledávání vektorů Redisearch

Setkání s chybou syntaxe při dotazování a databáze RedisJSON s vektorovým vyhledáváním a časovým filtrem může být frustrující. Pokud se pokoušíte filtrovat výsledky na základě podobnosti a časového razítka, chyba ResponseError: Chyba syntaxe na offsetu 50 poblíž DateTime vás může rozhodit. 🧩

Redisearch je výkonný nástroj pro zpracování složitých vyhledávání, zejména s jeho pomocí K-nejbližší soused (KNN) schopnosti, díky kterým je skvělý pro vyhledávání podobností na základě vektorů. Přidání dalších filtrů – jako např stav časového razítka—může vést k neočekávaným syntaktickým chybám. Tato příručka se ponoří do toho, co pravděpodobně způsobuje problém a jak jej vyřešit.

Mnoho vývojářů integrujících RedisJSON s Redisearch, aby zpracovávali strukturovaná i nestrukturovaná data, čelí podobným výzvám. Zajištění přesnosti syntaxe v Redisearch je zásadní, zejména při kombinaci filtrů, jako je KNN a časové razítko. Pochopení syntaxe a dialektů Redis může pomoci uvolnit plný potenciál Redisearch pro složité dotazy.

V tomto článku vyřešíme tento běžný problém Redisearch, projdeme si, proč k němu dochází, a nabídneme řešení. Zajistěte, aby vaše vyhledávání vektorů s podmínkami časového razítka probíhalo hladce a přesně. 🛠️

Pochopení a implementace vektorových dotazů Redisearch s filtry časových razítek

Výše uvedené ukázkové skripty jsou navrženy tak, aby pomohly vývojářům provádět složité vyhledávání pomocí Znovu prozkoumat s RedisJSON, konkrétně pro databázi obsahující pole vektorů i časových značek. V tomto nastavení je primárním cílem najít položky, které jsou nejen nejpodobnější z hlediska blízkosti vektoru, ale také filtrované podle rozsahu časových razítek. To vyžaduje kombinaci vektorového vyhledávání K-nearest soused (KNN) a filtr časového razítka Redis. První skript nastaví dotaz, který hledá 10 nejpodobnějších výsledků v daném časovém rámci pomocí pole „DateTime“ spolu s vektorem dotazu vytvořeným modelem vkládání. Redisearch umožňuje vysoce přizpůsobené parametry dotazu, díky čemuž je ideální pro aplikace strojového učení, kde je zásadní podobnost i filtrování data, například v systémech doporučení, kde výsledky musí být relevantní a aktuální. 📅

Aby toho bylo dosaženo, skript silně spoléhá na specifické příkazy Redisearch. Příkaz `Query` je nezbytný, tvoří objekt dotazu a umožňuje nám přidat komplexní logiku filtrování s možnostmi, jako je KNN a rozsah časového razítka. Samotný dotaz používá vektorové pole k provedení podobnostního vyhledávání v kombinaci s podmínkou rozsahu `@DateTime`, která filtruje výsledky podle konkrétního data okna. Příkaz `sort_by` pomáhá uspořádat výsledky podle vektorového skóre a zajistí, že budou vráceny pouze ty nejrelevantnější dokumenty. To je užitečné zejména při provádění dotazů, kde je třeba výsledky seřadit podle přizpůsobené metriky, jako je skóre podobnosti, a filtrovat podle jiných atributů. Pokud například uživatel hledá „nejnovější články o technologii“, vyhledávání KNN najde nejbližší články podle tématu a filtr časových razítek zajistí, že tyto články jsou aktuální. 🧠

Druhé řešení posouvá tento koncept dále tím, že zavádí strukturu potrubí a zpracování chyb, díky čemuž je robustnější pro výrobu. Pipelines v Redis dávkové příkazy dohromady, zlepšení výkonu a snížení latence sítě, což je zásadní v systémech s vysokou poptávkou. Tato technika je cenná v aplikacích vyžadujících rychlé a časté provádění dotazů, jako jsou online doporučení nebo monitorování dat v reálném čase. Ve skriptu potrubí seskupuje příkazy Redisearch, aby je spouštěly efektivně, což je zvláště užitečné při předcházení úzkých míst v síti. Kromě toho jsme zahrnuli řešení chyb ve formě bloků try-except, což zajišťuje, že skript je méně náchylný k selhání v případě neplatného vstupu nebo problémů s připojením Redis. Tato vylepšení umožňují praktičtější škálování v reálných scénářích, kde je prvořadá efektivní správa dotazů a odolnost proti chybám.

Mezi další důležité příkazy patří `return_fields`, který omezuje vrácená pole a optimalizuje výkon tím, že získává pouze nezbytná data. Nakonec příkaz `dialect(2)` nastaví dialekt dotazu na verzi 2, která je vyžadována pro rozšířenou syntaxi používanou v Redisearch. To umožňuje pokročilé funkce dotazů, jako je podobnost vektorů a složité filtry v rámci jediného příkazu dotazu. Tyto skripty společně demonstrují, jak lze Redisearch využít v Pythonu ke zvládnutí sofistikovaných požadavků na dotazy, zejména při integraci modelů strojového učení pro vyhledávání a filtrování v reálném čase v kontextu citlivém na časová razítka. Bez ohledu na to, zda je Redisearch aplikován na nástroj pro doporučení nebo na informační kanál, flexibilita Redisearch s vektorovými daty a daty časových razítek z něj činí vynikající volbu pro vytváření citlivých a vysoce výkonných aplikací.

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")

Prozkoumání výzev pro vyhledávání vektorů v Redisearch s filtry DateTime

Jeden důležitý aspekt práce s Znovu prozkoumat zahrnuje správu filtrů založených na časových razítkách spolu s vyhledáváním podobnosti vektorů, zejména při integraci databáze RedisJSON. RedisJSON nabízí robustní podporu pro zpracování strukturovaných a polostrukturovaných dat, ale při kombinování mohou nastat problémy KNN vektorové vyhledávání s filtrováním na základě data. Chyba "Chyba syntaxe na offsetu 50 poblíž DateTime" se často vyskytuje, protože dotazy Redisearch očekávají přesnou syntaxi. Pokud řetězec dotazu není naformátován přesně podle požadavků Redisearch – zejména pro smíšené podmínky, jako je vyhledávání KNN a časové období – mohou chyby zastavit postup.

Jedním z možných řešení je pečlivě přezkoumat použití Query objekt a jak jsou vyjádřena pole jako vektorová podobnost a časová razítka. Redisearch používá dialektové verze k rozlišení různých chování dotazů, takže v případech zahrnujících KNN a časová razítka nastavte dotaz na dialect(2) je zásadní. Bez správného dialektu může Redisearch interpretovat dotaz nesprávně, což vede k syntaktickým chybám. The sort_by a return_fields funkce umožňují další přizpůsobení, ale tyto příkazy je třeba sladit s konkrétní používanou verzí Redisearch.

Aby se s takovými chybami účinně vypořádali, vývojáři často provádějí testy v malé dávce záznamů, aby sledovali chování dotazu, než jej aplikují na úplnou datovou sadu. Testování dotazů v rámci Redis pipeline může pomoci dávkovat příkazy a zvládnout složitější struktury s více příkazy, což zvyšuje efektivitu a snižuje latenci sítě. Pochopením nuancí Redisearch’s query syntax a úpravou příkazů, aby odpovídaly konkrétní verzi databáze, mohou vývojáři vyřešit běžné problémy se syntaxí. Tyto znalosti jsou nezbytné pro aplikace, které se spoléhají na vysoce výkonné vyhledávání založené na podobnosti, jako jsou doporučovací nástroje nebo cílené systémy pro doručování obsahu. 🛠️