Node.js ડેટા પ્રકાર અને મેટ્રિક પ્રકાર મિસમેચ ભૂલને ઠીક કરવા માટે Milvus અને OpenAI એમ્બેડિંગ્સનો ઉપયોગ કરવો

મિલ્વસ સાથે વેક્ટર શોધમાં પ્રકારનો મેળ ખાતો સમજવો અને ઠીક કરવો

વેક્ટર સર્ચ અને ડેટાબેઝ સોલ્યુશન્સ જેવા કે મિલવસ, જેવા મોડેલો સાથે બનાવેલ એમ્બેડિંગ્સનું સંચાલન કરવું OpenAI નું ટેક્સ્ટ-એમ્બેડિંગ-3-સ્મોલ ઘણીવાર સ્કીમા સેટઅપ, મેટ્રિક પ્રકારો અને ડેટા હેન્ડલિંગને સંડોવતા પડકારો તરફ દોરી જાય છે. શોધ સરળતાથી ચાલે છે તેની ખાતરી કરવા માટે આ ઘટકો ચોક્કસ રીતે સંરેખિત હોવા જોઈએ. જ્યારે સહેજ પણ ખોટી ગોઠવણી થાય છે, ત્યારે "ડેટા પ્રકાર અને મેટ્રિક પ્રકાર મિસમેચ" જેવી ભૂલો પ્રક્રિયાને વિક્ષેપિત કરી શકે છે.

આ કિસ્સામાં, અમે મિલ્વસમાં સમાનતા શોધ ચલાવતી વખતે ડેટા ટાઇપ મિસમેચ સમસ્યાનો સામનો કરી રહ્યા છીએ Node.js. સ્થાપિત સ્કીમા અને ઇન્ડેક્સીંગ પ્રેક્ટિસને અનુસરવા છતાં, પ્રશ્નમાં ભૂલો દેખાઈ શકે છે, જે મુશ્કેલીનિવારણને આવશ્યક બનાવે છે. આ સમસ્યા ખાસ કરીને નિરાશાજનક લાગે છે, કારણ કે ડેટા અને મેટ્રિક પ્રકારો આદર્શ રીતે મૂળભૂત રીતે સુસંગત હોવા જોઈએ.

મેળ ન ખાતી ભૂલ વેક્ટરના ડેટા પ્રકાર વચ્ચેના સંઘર્ષનો સંકેત આપે છે, અહીં a ફ્લોટવેક્ટર, અને L2 તરીકે ઉલ્લેખિત મેટ્રિક પ્રકાર, વેક્ટર સમાનતામાં સામાન્ય મેટ્રિક. આપેલ છે કે FloatVector સામાન્ય રીતે L2 મેટ્રિક સાથે સુસંગત છે, આ સમસ્યાને ઉકેલવા માટે સ્કીમા વ્યાખ્યા અને ક્વેરી પ્રક્રિયા બંનેને નજીકથી જોવાની જરૂર પડી શકે છે.

અહીં, અમે અન્વેષણ કરીશું કે Milvus અને Node.js SDK માં આ ડેટા પ્રકાર અને મેટ્રિક પ્રકારનો મેળ ખાતો નથી. સામાન્ય ભૂલો અને તેમના ઉકેલોને ઓળખીને, તમે સમાન ભૂલોને ટાળવા અને સીમલેસ શોધ અનુભવને સુનિશ્ચિત કરવા માટે તમારા મિલ્વસ સેટઅપને ફાઇન-ટ્યુન કરી શકો છો.

એમ્બેડિંગ શોધ માટે મિલ્વસમાં ડેટા પ્રકાર મિસમેચને ઉકેલવું

પૂરી પાડવામાં આવેલ સ્ક્રિપ્ટો a ના મુદ્દાને સંબોધિત કરે છે ડેટા પ્રકાર અને મેટ્રિક પ્રકાર મેળ ખાતો નથી મિલ્વસમાં, વેક્ટર શોધ દરમિયાન સામાન્ય ભૂલ આવી છે, ખાસ કરીને જ્યારે OpenAI ના ટેક્સ્ટ-એમ્બેડિંગ-3-સ્મોલ જેવા મોડલ્સમાંથી એમ્બેડિંગ્સનો ઉપયોગ કરતી વખતે. પ્રથમ સ્ક્રિપ્ટનો ઉપયોગ કરીને મિલ્વસની અંદર એક સ્કીમા સ્થાપિત કરે છે Node.js SDK, વેક્ટર ડેટાને સંગ્રહિત કરવા અને શોધવા માટે જરૂરી ક્ષેત્રોને વ્યાખ્યાયિત કરવું. અહીં, સ્કીમા વેક્ટર ડેટા સ્ટોર કરવા માટે ફ્લોટવેક્ટર ડેટા પ્રકારનો ઉપયોગ કરે છે, જે L2 અંતર મેટ્રિકનો ઉપયોગ કરતી વખતે વેક્ટર માટે મિલ્વસની જરૂરિયાત સાથે સંરેખિત થાય છે. પ્રાથમિક કી, વેક્ટર અને કાચા લખાણ ક્ષેત્રો ચોક્કસ રીતે વ્યાખ્યાયિત થયેલ છે તેની ખાતરી કરીને, આ સેટઅપ વેક્ટર્સને યોગ્ય રીતે અનુક્રમિત અને ક્વેરી કરવાની મંજૂરી આપે છે.

વધુમાં, સ્ક્રિપ્ટ વેક્ટર ફીલ્ડ પર ઇન્ડેક્સ સેટ કરવા માટે createIndex આદેશનો ઉપયોગ કરે છે. અનુક્રમણિકાના પ્રકારને FLAT તરીકે અને મેટ્રિકને L2 તરીકે સ્પષ્ટ કરતાં, આ પગલું મિલ્વસની અંદર કાર્યક્ષમ સમાનતા શોધને સક્ષમ કરવા માટે મહત્વપૂર્ણ છે. આ L2 મેટ્રિક યુક્લિડિયન અંતરનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે અને સામાન્ય રીતે વેક્ટરની નિકટતાની સરખામણી કરવા માટે વપરાય છે. જો કે, જો વેક્ટર સ્ટોરેજ (ફ્લોટવેક્ટર) અને મેટ્રિક પ્રકાર વચ્ચે ડેટા પ્રકારોમાં મેળ ખાતો નથી, તો ભૂલો થશે. તેથી, સ્ક્રિપ્ટનો આ ભાગ સુનિશ્ચિત કરે છે કે મિલવસ ડેટા અને મેટ્રિક બંને પ્રકારોને ઓળખે છે, પુનઃપ્રાપ્તિની કામગીરી દરમિયાન મેળ ખાતી ન થવાની શક્યતા ઘટાડે છે.

બીજી સ્ક્રિપ્ટમાં, વધારાના પગલાઓ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે ભૂલ હેન્ડલિંગ અને અનુક્રમણિકા બનાવટ અને શોધ પ્રશ્નો બંને માટે માન્યતા. અહીં, સર્ચ ફંક્શનને અલગથી વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવ્યું છે, જે વપરાશકર્તાઓને ક્વેરી વેક્ટરને ઇનપુટ કરવાની અને મેળ ખાતા વેક્ટર સાથે સંકળાયેલ કાચા ટેક્સ્ટને સમાવતા પરિણામોને પુનઃપ્રાપ્ત કરવાની મંજૂરી આપે છે. મર્યાદા પરિમાણનો ઉપયોગ કરીને, ફંક્શન પાછલા પરિણામોની સંખ્યાને નજીકના મેળ ખાતા વેક્ટર પર પ્રતિબંધિત કરે છે. આ અભિગમ માત્ર પ્રદર્શનને ઑપ્ટિમાઇઝ કરતું નથી પણ સ્ક્રિપ્ટની મોડ્યુલર ડિઝાઇનને પણ દર્શાવે છે, જે દરેક ઘટકને ભાવિ મિલ્વસ રૂપરેખાંકનો અથવા વિસ્તૃત શોધ કાર્યક્ષમતા માટે સરળતાથી ફરીથી વાપરી શકાય તેવું બનાવે છે.

દરેક સ્ક્રિપ્ટમાં સ્કીમા સેટઅપથી લઈને ઈન્ડેક્સ બનાવવા અને સર્ચ એક્ઝેક્યુશન સુધી, ડેટા પાઈપલાઈનમાં પ્રારંભિક સમસ્યાઓને પકડવા માટે એરર હેન્ડલિંગનો સમાવેશ થાય છે. આ સુનિશ્ચિત કરે છે કે જો ડેટા પ્રકાર મેળ ખાતો નથી અથવા જો ઇન્ડેક્સ સુસંગતતામાં કોઈ સમસ્યા હોય, તો વિકાસકર્તાઓને વિગતવાર લૉગ્સ સાથે તરત જ ચેતવણી આપવામાં આવે છે. આવા મોડ્યુલર, સારી રીતે ટિપ્પણી કરેલ કોડ જટિલ પ્રોજેક્ટ્સમાં મિલવસ સાથે કામ કરતા વિકાસકર્તાઓ માટે નિર્ણાયક છે. વેક્ટર એમ્બેડિંગ્સ અને સમાનતા શોધ. આ પગલાંને અનુસરીને, વિકાસકર્તાઓ ડેટા પ્રકારો અને મેટ્રિક રૂપરેખાંકનો વચ્ચે વધુ સારી રીતે સુસંગતતા જાળવી શકે છે, જ્યારે Node.js વાતાવરણમાં અસરકારક રીતે એમ્બેડિંગ્સ પુનઃપ્રાપ્ત કરતી વખતે ભૂલોને ટાળી શકાય છે.

// 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();

મિલવસ સાથે વેક્ટર સમાનતા શોધમાં ડેટા પ્રકાર મિસમેચ સમજવું

સામનો કરવો એ ડેટા પ્રકાર મેળ ખાતો નથી મિલ્વસમાં ભૂલ ઘણીવાર વેક્ટર સ્ટોરેજ માટે ઉપયોગમાં લેવાતા ડેટા ફોર્મેટ અને સમાનતાની ગણતરી માટે પસંદ કરેલ મેટ્રિક પ્રકાર વચ્ચેની ખોટી ગોઠવણી તરફ નિર્દેશ કરે છે. મિલ્વસ જેવી વેક્ટર સર્ચ સિસ્ટમ્સમાં, આ સમસ્યા વધુ સ્પષ્ટ છે કારણ કે વિવિધ મેટ્રિક પ્રકારો, જેમ કે L2 (યુક્લિડિયન અંતર) અથવા IP (આંતરિક ઉત્પાદન), અસરકારક શોધ માટે ચોક્કસ ડેટા પ્રકાર ગોઠવણીની જરૂર છે. મોટા ભાગના કિસ્સાઓમાં, L2 મેટ્રિક પ્રકારનો ઉપયોગ FloatVector ડેટા માટે થાય છે, કારણ કે તે ફ્લોટિંગ-પોઇન્ટ મૂલ્યોના આધારે અંતરની ગણતરી કરે છે, જે તેને એમ્બેડિંગ્સ સાથે સમાનતાની સરખામણી કરતી એપ્લિકેશનો માટે પસંદગીની પસંદગી બનાવે છે. જો સેટઅપ આ રૂપરેખાંકનોને ખોટી રીતે ગોઠવે છે, તો મિલ્વસ શોધ ક્વેરી અટકાવીને એક ભૂલ ઉભી કરશે.

મિસમેચ ટાળવા માટે, સ્કીમા વ્યાખ્યાઓ અને અનુક્રમણિકા આવશ્યકતાઓને ધ્યાનમાં લેવી આવશ્યક છે. મિલ્વસમાં, સ્કીમા બનાવટ સંગ્રહમાં દરેક ફીલ્ડના ડેટા પ્રકારનો ઉલ્લેખ કરીને કરવામાં આવે છે, ખાસ કરીને વેક્ટર સ્ટોરેજ માટે. દાખલા તરીકે, જો તમે ઉપયોગ કરો છો OpenAI એમ્બેડિંગ્સ મોડેલ, તમારે આ એમ્બેડિંગ્સને સંગ્રહિત કરવા માટે ફ્લોટવેક્ટરની જરૂર છે કારણ કે તેઓ ફ્લોટિંગ-પોઇન્ટ વેક્ટરનું આઉટપુટ કરે છે. ઉપરાંત, આ FloatVectors માટે મેટ્રિક પ્રકાર L2 પર સેટ છે તેની ખાતરી કરવાથી સુસંગતતા જાળવવામાં અને ભૂલોને રોકવામાં મદદ મળશે. આમાંના દરેક તત્વો-સ્કીમા વ્યાખ્યાથી મેટ્રિક પ્રકાર પસંદગી સુધી-મિલ્વસમાં સીમલેસ વેક્ટર સ્ટોરેજ અને પુનઃપ્રાપ્તિમાં ભૂમિકા ભજવે છે.

અન્ય નિર્ણાયક પાસું એ ઇન્ડેક્સીંગ રૂપરેખાંકનોનું સંચાલન કરવાનું છે. અનુક્રમણિકા, મિલ્વસમાં પ્રાથમિક લક્ષણ, પુનઃપ્રાપ્તિ ઝડપને શ્રેષ્ઠ બનાવે છે પરંતુ વેક્ટર ડેટા અને મેટ્રિક પ્રકાર સાથે મેળ ખાતો હોવો જોઈએ. ખોટી ગોઠવણી કરેલ અનુક્રમણિકાઓ, જેમ કે અસંગત મેટ્રિક સાથેનો ફ્લેટ ઇન્ડેક્સ, ડેટા પ્રકાર મિસમેચ ભૂલમાં જોવા મળતી ભૂલો જેવી જ ભૂલોને ટ્રિગર કરી શકે છે. L2 મેટ્રિક્સ સાથે IVF_FLAT જેવા ઇન્ડેક્સ પ્રકારનો ઉપયોગ FloatVectors સાથે સારી રીતે સંરેખિત થાય છે, ચોકસાઈ સાથે સમાધાન કર્યા વિના ઝડપી પુનઃપ્રાપ્તિને સમર્થન આપે છે. આ રૂપરેખાંકનો કેવી રીતે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરે છે તે સમજવું એ સુનિશ્ચિત કરે છે કે દરેક શોધ પ્રક્રિયા મિલ્વસના વેક્ટર ડેટાબેઝ ફ્રેમવર્કની અંદર સરળતાથી ચાલે છે.