Uso de incrustaciones de Milvus y OpenAI para corregir el error de discrepancia entre el tipo de datos y el tipo de métrica de Node.js

Comprender y corregir discrepancias de tipos en la búsqueda de vectores con Milvus

En soluciones de búsqueda de vectores y bases de datos como milvus, gestionando incrustaciones creadas con modelos como Incrustación de texto-3-pequeño de OpenAI a menudo genera desafíos relacionados con la configuración del esquema, los tipos de métricas y el manejo de datos. Estos elementos deben alinearse con precisión para garantizar que las búsquedas se realicen sin problemas. Cuando se producen incluso errores de configuración leves, errores como "no coinciden el tipo de datos y el tipo de métrica" ​​pueden interrumpir el proceso.

En este caso, nos enfrentamos a un problema de discrepancia en el tipo de datos al realizar una búsqueda de similitud en Milvus usando Nodo.js. A pesar de seguir el esquema establecido y las prácticas de indexación, pueden aparecer errores en la consulta, lo que hace que la resolución de problemas sea esencial. Este problema puede parecer especialmente frustrante, ya que lo ideal es que los tipos de datos y métricas sean compatibles de forma predeterminada.

El error de discrepancia indica un conflicto entre el tipo de datos del vector, aquí un FlotadorVectory el tipo de métrica especificado como L2, una métrica común en similitud de vectores. Dado que FloatVector suele ser compatible con la métrica L2, resolver este problema puede requerir una mirada más cercana tanto a la definición del esquema como al proceso de consulta.

Aquí, exploraremos las causas de esta discrepancia entre el tipo de datos y el tipo de métrica en Milvus y el SDK de Node.js. Al identificar errores comunes y sus soluciones, puede ajustar su configuración de Milvus para evitar errores similares y garantizar una experiencia de búsqueda perfecta.

Resolución de discrepancias de tipos de datos en Milvus para incrustar búsquedas

Los guiones proporcionados abordan la cuestión de un el tipo de datos y el tipo de métrica no coinciden en Milvus, un error común encontrado durante las búsquedas vectoriales, particularmente cuando se utilizan incrustaciones de modelos como text-embedding-3-small de OpenAI. El primer guión establece un esquema dentro de Milvus utilizando el SDK de Node.js, definiendo los campos necesarios para almacenar y buscar datos vectoriales. Aquí, el esquema utiliza el tipo de datos FloatVector para almacenar datos vectoriales, lo que se alinea con el requisito de vectores de Milvus cuando se utiliza una métrica de distancia L2. Al garantizar que los campos de clave principal, vector y texto sin formato estén definidos con precisión, esta configuración permite indexar y consultar los vectores correctamente.

Además, el script utiliza el comando createIndex para configurar un índice en el campo vectorial. Al especificar el tipo de índice como FLAT y la métrica como L2, este paso es fundamental para permitir búsquedas de similitudes eficientes dentro de Milvus. El Métrica L2 representa la distancia euclidiana y se usa comúnmente para comparar la proximidad de vectores. Sin embargo, si hay una discrepancia en los tipos de datos entre el almacenamiento vectorial (FloatVector) y el tipo de métrica, se producirán errores. Por lo tanto, esta parte del script garantiza que Milvus reconozca tanto los tipos de datos como de métricas, lo que reduce la posibilidad de discrepancias durante las operaciones de recuperación.

En el segundo guión, los pasos adicionales se centran en manejo de errores y validación tanto para la creación de índices como para consultas de búsqueda. Aquí, la función de búsqueda se define por separado, lo que permite a los usuarios ingresar un vector de consulta y recuperar resultados que incluyen el texto sin formato asociado con el vector coincidente. Al utilizar el parámetro de límite, la función restringe el número de resultados devueltos al vector coincidente más cercano. Este enfoque no solo optimiza el rendimiento sino que también demuestra el diseño modular del script, lo que hace que cada componente sea fácilmente reutilizable para futuras configuraciones de Milvus o una funcionalidad de búsqueda ampliada.

Cada script incluye manejo de errores para detectar problemas en las primeras etapas del proceso de datos, desde la configuración del esquema hasta la creación del índice y la ejecución de la búsqueda. Esto garantiza que, si se produce una discrepancia en el tipo de datos o si hay un problema con la compatibilidad del índice, los desarrolladores reciban alertas de inmediato con registros detallados. Este código modular y bien comentado es crucial para los desarrolladores que trabajan con Milvus en proyectos complejos que involucran incrustaciones de vectores y búsqueda de similitudes. Siguiendo estos pasos, los desarrolladores pueden mantener mejor la coherencia entre los tipos de datos y las configuraciones de métricas, evitando errores y recuperando incrustaciones de manera eficiente en entornos 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();

Comprender la discrepancia de tipos de datos en búsquedas de similitud de vectores con Milvus

Encontrarse con un el tipo de datos no coincide El error en Milvus a menudo apunta a una desalineación entre el formato de datos utilizado para el almacenamiento de vectores y el tipo de métrica seleccionado para el cálculo de similitud. En sistemas de búsqueda vectorial como Milvus, este problema es más pronunciado porque diferentes tipos de métricas, como L2 (distancia euclidiana) o IP (producto interno), requieren una configuración de tipo de datos específica para búsquedas efectivas. En la mayoría de los casos, el tipo de métrica L2 se utiliza para datos FloatVector, ya que calcula distancias basándose en valores de punto flotante, lo que lo convierte en una opción ideal para aplicaciones que implican comparación de similitudes con incrustaciones. Si la instalación desalinea estas configuraciones, Milvus generará un error y detendrá la consulta de búsqueda.

Para evitar discrepancias, es esencial considerar las definiciones de esquema y los requisitos de indexación. En Milvus, la creación de esquemas se realiza especificando el tipo de datos de cada campo en la colección, particularmente para el almacenamiento vectorial. Por ejemplo, si utiliza el Incorporaciones de OpenAI modelo, necesita un FloatVector para almacenar estas incrustaciones a medida que generan vectores de punto flotante. Además, asegurarse de que el tipo de métrica esté establecido en L2 para estos FloatVectors ayudará a mantener la compatibilidad y evitar errores. Cada uno de estos elementos, desde la definición del esquema hasta la selección del tipo de métrica, desempeña un papel en el almacenamiento y la recuperación de vectores sin problemas dentro de Milvus.

Otro aspecto crítico es el manejo de las configuraciones de indexación. El índice, una característica principal de Milvus, optimiza la velocidad de recuperación pero debe coincidir con los datos vectoriales y el tipo de métrica. Los índices mal configurados, como un índice plano con una métrica incompatible, pueden desencadenar errores similares a los observados en el error de discrepancia de tipos de datos. El uso de un tipo de índice como IVF_FLAT con métricas L2 se alinea bien con FloatVectors, lo que permite una recuperación más rápida sin comprometer la precisión. Comprender cómo interactúan estas configuraciones garantiza que cada proceso de búsqueda funcione sin problemas dentro del marco de la base de datos vectorial de Milvus.