Correction de l'erreur de recherche de vecteurs Redisearch : problème de syntaxe du filtre DateTime Python

Débogage des erreurs de syntaxe de recherche de vecteurs Redisearch

Rencontre d'une erreur de syntaxe lors de l'interrogation d'un Base de données RedisJSON avec à la fois une recherche vectorielle et un filtre temporel, cela peut être frustrant. Si vous essayez de filtrer les résultats en fonction de la similarité et de l'horodatage, l'erreur ResponseError : Erreur de syntaxe à l'offset 50 près de DateTime pourrait vous décourager. 🧩

Redisearch est puissant pour gérer des recherches complexes, notamment avec son K-voisin le plus proche (KNN) capacités, ce qui le rend idéal pour les recherches de similarité vectorielles. Cependant, l'ajout de filtres supplémentaires, comme un condition d'horodatage-peut conduire à des erreurs de syntaxe inattendues. Ce guide examinera la cause probable du problème et comment le résoudre.

De nombreux développeurs intégrant RedisJSON à Redisearch pour gérer des données structurées et non structurées sont confrontés à des défis similaires. Garantir l’exactitude de la syntaxe dans Redisearch est crucial, en particulier lors de la combinaison de filtres tels que KNN et horodatage. Comprendre la syntaxe et les dialectes Redis peut aider à libérer tout le potentiel de Redisearch pour les requêtes complexes.

Dans cet article, nous allons résoudre ce problème courant de Redisearch, en expliquant pourquoi il se produit et en proposant des solutions. Assurons-nous que votre recherche de vecteurs avec des conditions d’horodatage se déroule de manière fluide et précise. 🛠️

Comprendre et implémenter des requêtes vectorielles Redisearch avec des filtres d'horodatage

Les exemples de scripts fournis ci-dessus sont conçus pour aider les développeurs à exécuter une recherche complexe à l'aide de Refaire la recherche avec RedisJSON, spécifiquement pour une base de données contenant à la fois des champs vectoriels et d'horodatage. Dans cette configuration, l'objectif principal est de trouver les éléments qui sont non seulement les plus similaires en termes de proximité vectorielle, mais également filtrés par une plage d'horodatage. Cela nécessite une combinaison de recherche vectorielle K-plus proche voisin (KNN) et d'un filtre d'horodatage Redis. Le premier script configure une requête qui recherche les 10 résultats les plus similaires dans une période donnée à l'aide d'un champ « DateTime », ainsi qu'un vecteur de requête produit par le modèle d'intégration. Redisearch permet des paramètres de requête hautement personnalisés, ce qui le rend idéal pour les applications d'apprentissage automatique où la similarité et le filtrage des dates sont tous deux cruciaux, comme dans les systèmes de recommandation où les résultats doivent être à la fois pertinents et récents. 📅

Pour y parvenir, le script s'appuie fortement sur des commandes Redisearch spécifiques. La commande `Query` est essentielle, formant l'objet de requête et nous permettant d'ajouter une logique de filtrage complexe avec des options telles que KNN et la plage d'horodatage. La requête elle-même utilise le champ vectoriel pour effectuer une recherche de similarité, combinée à une condition de plage « @DateTime », qui filtre les résultats sur une fenêtre de date spécifique. La commande `sort_by` permet d'organiser les résultats par score vectoriel, garantissant que seuls les documents les plus pertinents sont renvoyés. Ceci est particulièrement utile lors de l'exécution de requêtes dont les résultats doivent être classés en fonction d'une métrique personnalisée, telle que le score de similarité, et filtrés par d'autres attributs. Par exemple, si un utilisateur recherche les « derniers articles sur la technologie », la recherche KNN trouve les articles les plus proches par sujet et le filtre d'horodatage garantit que ces articles sont récents. 🧠

La deuxième solution pousse ce concept plus loin en introduisant une structure de pipeline et une gestion des erreurs, ce qui la rend plus robuste pour la production. Les pipelines dans Redis regroupent les commandes, améliorant ainsi les performances et réduisant la latence du réseau, ce qui est crucial dans les systèmes à forte demande. Cette technique est précieuse dans les applications nécessitant une exécution rapide et fréquente de requêtes, telles que les recommandations en ligne ou la surveillance des données en temps réel. Dans le script, le pipeline regroupe les commandes Redisearch pour les exécuter efficacement, ce qui est particulièrement utile pour éviter les goulots d'étranglement du réseau. De plus, nous avons inclus la gestion des erreurs sous la forme de blocs try-sauf, garantissant que le script est moins susceptible de planter en cas d'entrée non valide ou de problèmes de connectivité Redis. Ces améliorations le rendent plus pratique pour une mise à l'échelle dans des scénarios du monde réel, où une gestion efficace des requêtes et une résilience aux erreurs sont primordiales.

D'autres commandes critiques incluent « return_fields », qui limite les champs renvoyés, optimisant ainsi les performances en récupérant uniquement les données nécessaires. Enfin, la commande `dialect(2)` définit le dialecte de requête sur la version 2, ce qui est requis pour la syntaxe améliorée utilisée dans Redisearch. Cela permet des fonctionnalités de requête avancées telles que la similarité vectorielle et des filtres complexes au sein d'une seule instruction de requête. Ensemble, ces scripts démontrent comment Redisearch peut être exploité en Python pour répondre à des besoins de requêtes sophistiqués, en particulier lors de l'intégration de modèles d'apprentissage automatique pour la recherche et le filtrage en temps réel dans un contexte sensible à l'horodatage. Qu'elle soit appliquée à un moteur de recommandation ou à un fil d'actualité, la flexibilité de Redisearch avec les données vectorielles et d'horodatage en fait un excellent choix pour créer des applications réactives et performantes.

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")

Explorer les défis de la recherche de vecteurs dans Redisearch avec les filtres DateTime

Un aspect important du travail avec Refaire la recherche implique de gérer des filtres basés sur l'horodatage parallèlement aux recherches de similarité vectorielle, notamment lors de l'intégration d'une base de données RedisJSON. RedisJSON offre un support robuste pour la gestion des données structurées et semi-structurées, mais des défis peuvent survenir lors de la combinaison Recherches de vecteurs KNN avec filtrage basé sur la date. L'erreur « Erreur de syntaxe au décalage 50 près de DateTime » se produit souvent car les requêtes Redisearch attendent une syntaxe précise. Lorsqu'une chaîne de requête n'est pas formatée exactement selon les exigences de Redisearch, en particulier pour des conditions mixtes telles que la recherche KNN et la plage de dates, des erreurs peuvent arrêter la progression.

Une solution potentielle consiste à examiner attentivement l'utilisation du Query objet et comment les champs tels que la similarité vectorielle et les horodatages sont exprimés. Redisearch utilise des versions dialectales pour distinguer différents comportements de requête. Ainsi, pour les cas impliquant KNN et des horodatages, définissez la requête sur dialect(2) est essentiel. Sans le dialecte correct, Redisearch peut mal interpréter la requête, entraînant des erreurs de syntaxe. Le sort_by et return_fields les fonctions permettent une personnalisation supplémentaire, mais ces commandes doivent être alignées sur la version spécifique de Redisearch utilisée.

Pour lutter efficacement contre ces erreurs, les développeurs effectuent souvent des tests sur un petit lot d'enregistrements pour observer le comportement des requêtes avant de l'appliquer à un ensemble de données complet. Tester les requêtes dans un Redis pipeline peut faciliter les commandes par lots et gérer des structures multi-commandes plus complexes, améliorant ainsi l'efficacité et réduisant la latence du réseau. En comprenant les nuances de Redisearch’s query syntax et en ajustant les commandes pour les adapter à la version spécifique de la base de données, les développeurs peuvent résoudre les problèmes de syntaxe courants. Cette connaissance est essentielle pour les applications s'appuyant sur des recherches hautes performances basées sur la similarité, telles que les moteurs de recommandation ou les systèmes de diffusion de contenu ciblé. 🛠️