Uue otsingu vektorotsingu vea parandamine: Pythoni DateTime filtri süntaksi probleem

Vektorotsingu süntaksi vigade uuesti otsimine

Päringu tegemisel ilmnes süntaksiviga a RedisJSON andmebaas nii vektorotsingu kui ka ajafiltriga võib see olla masendav. Kui proovite filtreerida tulemusi sarnasuse ja ajatempli alusel, võib tõrge ResponseError: süntaksiviga nihkel 50 DateTime lähedal teid häirida. 🧩

Redisearch on keerukate otsingute käsitlemiseks võimas, eriti selle abil K-lähim naaber (KNN) võimalused, mis muudavad selle suurepäraseks vektoripõhiste sarnasuse otsingute jaoks. Täiendavate filtrite lisamine, näiteks a ajatempli seisund— võib põhjustada ootamatuid süntaksivigu. Selles juhendis selgitatakse, mis probleemi tõenäoliselt põhjustab ja kuidas seda lahendada.

Paljud arendajad, kes integreerivad RedisJSONi Redisearchiga nii struktureeritud kui ka struktureerimata andmete haldamiseks, seisavad silmitsi sarnaste väljakutsetega. Süntaksi täpsuse tagamine rakenduses Redisearch on ülioluline, eriti selliste filtrite nagu KNN ja ajatempli kombineerimisel. Süntaksi ja Redise murrete mõistmine võib aidata avada Redisearchi kogu potentsiaali keerukate päringute jaoks.

Selles artiklis teeme selle levinud Redisearchi probleemi tõrkeotsingu, selgitame, miks see ilmneb, ja pakume lahendusi. Veenduge, et ajatempli tingimustega vektorotsing toimiks sujuvalt ja täpselt. 🛠️

Ajatemplifiltrite abil uuesti otsitavate vektorpäringute mõistmine ja rakendamine

Ülaltoodud näidisskriptid on loodud selleks, et aidata arendajatel teostada keerulist otsingut kasutades Uuesti uurimine RedisJSONiga, spetsiaalselt nii vektori- kui ka ajatemplivälju sisaldava andmebaasi jaoks. Selle seadistuse puhul on esmane eesmärk leida üksusi, mis pole mitte ainult vektori läheduse poolest kõige sarnasemad, vaid ka ajatemplivahemiku järgi filtreeritud. Selleks on vaja K-lähima naabri (KNN) vektoriotsingu ja Redise ajatempli filtri kombinatsiooni. Esimene skript seadistab päringu, mis otsib 10 kõige sarnasemat tulemust antud aja jooksul, kasutades välja "DateTime" koos manustamismudeli loodud päringuvektoriga. Redisearch võimaldab väga kohandatud päringuparameetreid, mis muudab selle ideaalseks masinõpperakenduste jaoks, kus sarnasus ja kuupäeva filtreerimine on mõlemad üliolulised, näiteks soovitussüsteemides, kus tulemused peavad olema nii asjakohased kui ka värsked. 📅

Selle saavutamiseks tugineb skript suurel määral konkreetsetele uuesti otsingu käskudele. Käsk 'Query' on oluline, moodustades päringuobjekti ja võimaldades meil lisada keerukat filtreerimisloogikat selliste suvanditega nagu KNN ja ajatempli vahemik. Päring ise kasutab sarnasuse otsimiseks vektorvälja koos vahemiku tingimusega @DateTime, mis filtreerib tulemused konkreetse kuupäeva akna järgi. Käsk "sort_by" aitab järjestada tulemusi vektori skoori järgi, tagades, et tagastatakse ainult kõige asjakohasemad dokumendid. See on eriti kasulik päringute tegemisel, kus tulemused tuleb järjestada kohandatud mõõdiku (nt sarnasusskoori) järgi ja filtreerida muude atribuutide järgi. Näiteks kui kasutaja otsib "viimased artiklid tehnoloogia kohta", leiab KNN-i otsing teemade kaupa lähimad artiklid ja ajatempli filter tagab, et need artiklid on värsked. 🧠

Teine lahendus viib selle kontseptsiooni edasi, juurutades torujuhtme struktuuri ja veakäsitluse, muutes selle tootmiseks vastupidavamaks. Redise torujuhtmed komplekteerivad käske koos, parandades jõudlust ja vähendades võrgu latentsust, mis on suure nõudlusega süsteemides ülioluline. See tehnika on väärtuslik rakendustes, mis nõuavad kiiret ja sagedast päringu täitmist (nt veebisoovitused või reaalajas andmete jälgimine). Skriptis rühmitab konveier Redisearchi käsud nende tõhusaks täitmiseks, mis on eriti kasulik võrgu kitsaskohtade ennetamisel. Lisaks lisasime veakäsitluse proovi-välja arvatud plokkide kujul, tagades, et kehtetu sisendi või Redise ühenduvusprobleemide korral on skripti kokkujooksmine väiksem. Need täiustused muudavad skaleerimise praktilisemaks reaalsetes stsenaariumides, kus tõhus päringuhaldus ja veakindlus on ülimalt olulised.

Muude kriitiliste käskude hulka kuuluvad 'return_fields', mis piirab tagastatavaid välju, optimeerides jõudlust, hankides ainult vajalikud andmed. Lõpuks seab käsk „dialect(2)” päringu dialekti versioonile 2, mis on vajalik rakenduses Redisearch kasutatava täiustatud süntaksi jaoks. See võimaldab ühes päringulauses kasutada täpsemaid päringufunktsioone, nagu vektorite sarnasus ja keerukad filtrid. Need skriptid koos näitavad, kuidas saab Pythonis kasutada Redisearchi keerukate päringuvajaduste lahendamiseks, eriti kui integreeritakse masinõppemudelid reaalajas otsimiseks ja filtreerimiseks ajatemplitundlikus kontekstis. Olenemata sellest, kas seda kasutatakse soovitusmootori või uudistevoo jaoks, muudab Redisearchi paindlikkus vektor- ja ajatempliandmetega selle suurepäraseks valikuks tundlike ja suure jõudlusega rakenduste loomiseks.

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")

Vektorotsingu väljakutsete uurimine uuesti otsingus kuupäeva ja aja filtrite abil

Üks oluline aspekt töötamisel Uuesti uurimine hõlmab ajatemplipõhiste filtrite haldamist koos vektorite sarnasuse otsingutega, eriti RedisJSON-i andmebaasi integreerimisel. RedisJSON pakub tugevat tuge struktureeritud ja poolstruktureeritud andmete käsitlemiseks, kuid kombineerimisel võib tekkida probleeme. KNN vektorotsingud kuupäevapõhise filtreerimisega. Tõrge "Süntaksiviga nihkes 50 kuupäeva ja aja lähedal" ilmneb sageli seetõttu, et Redisearchi päringud eeldavad täpset süntaksit. Kui päringustring pole täpselt Redisearchi nõuetele vastavaks vormindatud – eriti segatingimuste puhul, nagu KNN-i otsing ja kuupäevavahemik –, võivad vead edenemise peatada.

Üheks võimalikuks lahenduseks on selle kasutamine hoolikalt üle vaadata Query objekti ja kuidas väljendatakse selliseid välju nagu vektorite sarnasus ja ajatemplid. Redisearch kasutab erinevate päringukäitumiste eristamiseks murdeversioone, nii et KNN-i ja ajatemplite puhul määrake päringuks dialect(2) on hädavajalik. Ilma õige dialektita võib Redisearch päringut valesti tõlgendada, põhjustades süntaksivigu. The sort_by ja return_fields funktsioonid võimaldavad täiendavat kohandamist, kuid need käsud peavad olema joondatud konkreetse kasutatava Redisearchi versiooniga.

Selliste vigade tõhusaks lahendamiseks viivad arendajad sageli läbi väikese kirjete partii teste, et jälgida päringu käitumist enne selle rakendamist kogu andmestikule. Päringute testimine Redis pipeline võib aidata pakettkäske ja käsitleda keerukamaid mitmekäsulisi struktuure, suurendades tõhusust ja vähendades võrgu latentsust. Mõistes nüansse Redisearch’s query syntax ja kohandades käske, et need sobiksid konkreetse andmebaasi versiooniga, saavad arendajad lahendada levinud süntaksiprobleemid. Need teadmised on olulised rakenduste jaoks, mis tuginevad suure jõudlusega sarnasuspõhistele otsingutele, nagu soovitusmootorid või sihitud sisuedastussüsteemid. 🛠️