રીડીસર્ચ વેક્ટર શોધ ભૂલને ઠીક કરી રહ્યું છે: પાયથોન ડેટ ટાઈમ ફિલ્ટર સિન્ટેક્સ સમસ્યા

ડિબગીંગ રીડીસર્ચ વેક્ટર શોધ સિન્ટેક્સ ભૂલો

ક્વેરી કરતી વખતે સિન્ટેક્સ ભૂલનો સામનો કરવો RedisJSON ડેટાબેઝ વેક્ટર શોધ અને સમય ફિલ્ટર બંને સાથે નિરાશાજનક બની શકે છે. જો તમે સમાનતા અને ટાઈમસ્ટેમ્પના આધારે પરિણામોને ફિલ્ટર કરવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યાં છો, તો DateTime નજીક ઑફસેટ 50 પર રિસ્પોન્સ એરર: સિન્ટેક્સ ભૂલ તમને દૂર કરી શકે છે. 🧩

પુનઃસંશોધન જટિલ શોધને નિયંત્રિત કરવા માટે શક્તિશાળી છે, ખાસ કરીને તેની સાથે K- સૌથી નજીકનો પાડોશી (KNN) ક્ષમતાઓ, જે તેને વેક્ટર-આધારિત સમાનતા શોધ માટે શ્રેષ્ઠ બનાવે છે. જો કે, વધારાના ફિલ્ટર્સ ઉમેરવા-જેમ કે a ટાઇમસ્ટેમ્પની સ્થિતિ-અનપેક્ષિત વાક્યરચના ભૂલો તરફ દોરી શકે છે. આ માર્ગદર્શિકા સમસ્યાનું કારણ શું છે અને તેને કેવી રીતે હલ કરવી તે વિશે માહિતી આપશે.

સંરચિત અને અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા બંનેને હેન્ડલ કરવા માટે RedisJSON ને Redisarch સાથે સંકલિત કરતા ઘણા વિકાસકર્તાઓ સમાન પડકારોનો સામનો કરે છે. રીડીસર્ચમાં વાક્યરચના ચોકસાઈની ખાતરી કરવી મહત્વપૂર્ણ છે, ખાસ કરીને જ્યારે KNN અને ટાઈમસ્ટેમ્પ જેવા ફિલ્ટર્સનું સંયોજન. વાક્યરચના અને રેડિસ બોલીઓને સમજવાથી જટિલ ક્વેરી માટે રીડીસર્ચની સંપૂર્ણ સંભાવનાને અનલૉક કરવામાં મદદ મળી શકે છે.

આ લેખમાં, અમે આ સામાન્ય પુનઃસંશોધન સમસ્યાનું નિવારણ કરીશું, તે શા માટે થાય છે અને ઉકેલો ઓફર કરીશું. ચાલો ખાતરી કરીએ કે ટાઈમસ્ટેમ્પ શરતો સાથે તમારી વેક્ટર શોધ સરળતાથી અને સચોટ રીતે ચાલે છે. 🛠️

ટાઈમસ્ટેમ્પ ફિલ્ટર્સ સાથે પુનઃસંશોધન વેક્ટર ક્વેરીઝને સમજવી અને તેનો અમલ કરવો

ઉપર પ્રદાન કરેલ ઉદાહરણ સ્ક્રિપ્ટો વિકાસકર્તાઓને જટિલ શોધનો ઉપયોગ કરવામાં મદદ કરવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવી છે પુનઃસંશોધન RedisJSON સાથે, ખાસ કરીને ડેટાબેઝ માટે જેમાં વેક્ટર અને ટાઇમસ્ટેમ્પ બંને ફીલ્ડ હોય છે. આ સેટઅપમાં, પ્રાથમિક ધ્યેય એવી વસ્તુઓ શોધવાનું છે કે જે માત્ર વેક્ટર નિકટતાના સંદર્ભમાં સૌથી સમાન નથી પણ ટાઇમસ્ટેમ્પ શ્રેણી દ્વારા ફિલ્ટર પણ કરે છે. આ માટે K-નજીકના પડોશી (KNN) વેક્ટર શોધ અને Redis ટાઇમસ્ટેમ્પ ફિલ્ટરના સંયોજનની જરૂર છે. પ્રથમ સ્ક્રિપ્ટ એમ્બેડિંગ મોડેલ દ્વારા ઉત્પાદિત ક્વેરી વેક્ટરની સાથે, `ડેટ ટાઇમ` ફીલ્ડનો ઉપયોગ કરીને આપેલ સમયમર્યાદામાં ટોચના 10 સૌથી સમાન પરિણામો માટે ક્વેરી સેટ કરે છે. પુનઃસંશોધન અત્યંત કસ્ટમાઇઝ્ડ ક્વેરી પેરામીટર્સ માટે પરવાનગી આપે છે, જે તેને મશીન લર્નિંગ એપ્લિકેશન્સ માટે આદર્શ બનાવે છે જ્યાં સમાનતા અને તારીખ ફિલ્ટરિંગ બંને નિર્ણાયક હોય છે, જેમ કે ભલામણ સિસ્ટમમાં જ્યાં પરિણામો સંબંધિત અને તાજેતરના બંને હોવા જરૂરી છે. 📅

આ હાંસલ કરવા માટે, સ્ક્રિપ્ટ ચોક્કસ રીડીસર્ચ આદેશો પર ખૂબ આધાર રાખે છે. `ક્વેરી` આદેશ આવશ્યક છે, જે ક્વેરી ઑબ્જેક્ટ બનાવે છે અને અમને KNN અને ટાઇમસ્ટેમ્પ શ્રેણી જેવા વિકલ્પો સાથે જટિલ ફિલ્ટરિંગ તર્ક ઉમેરવાની મંજૂરી આપે છે. ક્વેરી પોતે એક સમાનતા શોધ કરવા માટે વેક્ટર ફીલ્ડનો ઉપયોગ કરે છે, જે `@DateTime` શ્રેણીની સ્થિતિ સાથે જોડાયેલી છે, જે પરિણામોને ચોક્કસ તારીખ વિન્ડોમાં ફિલ્ટર કરે છે. આદેશ `સૉર્ટ_બાય` વેક્ટર સ્કોર દ્વારા પરિણામોને ગોઠવવામાં મદદ કરે છે, તેની ખાતરી કરીને કે માત્ર સૌથી સંબંધિત દસ્તાવેજો જ પરત કરવામાં આવે છે. આ ખાસ કરીને ક્વેરી કરતી વખતે ઉપયોગી છે જ્યાં પરિણામોને કસ્ટમાઇઝ્ડ મેટ્રિક અનુસાર ઓર્ડર કરવાની જરૂર છે, જેમ કે સમાનતા સ્કોર અને અન્ય વિશેષતાઓ દ્વારા ફિલ્ટર. ઉદાહરણ તરીકે, જો કોઈ વપરાશકર્તા "ટેક્નોલોજી પરના નવીનતમ લેખો" શોધી રહ્યો હોય, તો KNN શોધ વિષય દ્વારા સૌથી નજીકના લેખો શોધે છે, અને ટાઇમસ્ટેમ્પ ફિલ્ટર ખાતરી કરે છે કે આ લેખો તાજેતરના છે. 🧠

બીજો ઉકેલ પાઇપલાઇન સ્ટ્રક્ચર અને એરર હેન્ડલિંગની રજૂઆત કરીને આ ખ્યાલને આગળ લઈ જાય છે, જે તેને ઉત્પાદન માટે વધુ મજબૂત બનાવે છે. રેડિસ બેચમાં પાઇપલાઇન્સ એકસાથે કમાન્ડ કરે છે, કામગીરીમાં સુધારો કરે છે અને નેટવર્ક લેટન્સી ઘટાડે છે, જે ઉચ્ચ-માગ સિસ્ટમમાં નિર્ણાયક છે. આ તકનીક એપ્લીકેશનમાં મૂલ્યવાન છે જેમાં ઝડપી અને વારંવાર ક્વેરી એક્ઝિક્યુશનની જરૂર હોય છે, જેમ કે ઑનલાઇન ભલામણો અથવા રીઅલ-ટાઇમ ડેટા મોનિટરિંગ. સ્ક્રિપ્ટમાં, પાઈપલાઈન રીડીસર્ચ આદેશોને અસરકારક રીતે ચલાવવા માટે જૂથ બનાવે છે, જે ખાસ કરીને નેટવર્ક અવરોધોને રોકવામાં મદદરૂપ થાય છે. વધુમાં, અમે અમાન્ય ઇનપુટ અથવા Redis કનેક્ટિવિટી સમસ્યાઓના કિસ્સામાં સ્ક્રિપ્ટ ક્રેશ થવાની શક્યતા ઓછી છે તેની ખાતરી કરીને, બ્લોક્સ સિવાયના પ્રયાસના સ્વરૂપમાં ભૂલ હેન્ડલિંગનો સમાવેશ કર્યો છે. આ સુધારાઓ તેને વાસ્તવિક દુનિયાના દૃશ્યોમાં સ્કેલિંગ માટે વધુ વ્યવહારુ બનાવે છે, જ્યાં કાર્યક્ષમ ક્વેરી મેનેજમેન્ટ અને ભૂલ સ્થિતિસ્થાપકતા સર્વોપરી છે.

અન્ય નિર્ણાયક આદેશોમાં `return_fields` નો સમાવેશ થાય છે, જે ફક્ત જરૂરી ડેટા પુનઃપ્રાપ્ત કરીને કાર્યક્ષમતાને ઑપ્ટિમાઇઝ કરીને, પરત કરેલ ફીલ્ડ્સને મર્યાદિત કરે છે. છેલ્લે, `બોલી(2)` આદેશ ક્વેરી બોલીને સંસ્કરણ 2 પર સેટ કરે છે, જે રીડીસર્ચમાં વપરાતા ઉન્નત વાક્યરચના માટે જરૂરી છે. આ એક જ ક્વેરી સ્ટેટમેન્ટમાં વેક્ટર સમાનતા અને જટિલ ફિલ્ટર્સ જેવી અદ્યતન ક્વેરી સુવિધાઓ માટે પરવાનગી આપે છે. એકસાથે, આ સ્ક્રિપ્ટો દર્શાવે છે કે કેવી રીતે અત્યાધુનિક ક્વેરીંગ જરૂરિયાતોને હેન્ડલ કરવા માટે પાયથોનમાં રીડીસર્ચનો લાભ લઈ શકાય છે, ખાસ કરીને જ્યારે ટાઇમસ્ટેમ્પ-સંવેદનશીલ સંદર્ભમાં રીઅલ-ટાઇમ શોધ અને ફિલ્ટરિંગ માટે મશીન લર્નિંગ મોડલ્સને એકીકૃત કરતી વખતે. ભલામણ એંજીન અથવા ન્યૂઝફીડ પર લાગુ કરવામાં આવે, વેક્ટર અને ટાઇમસ્ટેમ્પ ડેટા સાથે રીડીસર્ચની લવચીકતા તેને પ્રતિભાવશીલ, ઉચ્ચ-પ્રદર્શન કરતી એપ્લિકેશનો બનાવવા માટે ઉત્તમ પસંદગી બનાવે છે.

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")

તારીખ સમય ફિલ્ટર્સ સાથે પુનઃસંશોધનમાં વેક્ટર શોધ પડકારોનું અન્વેષણ કરવું

સાથે કામ કરવાનું એક મહત્વપૂર્ણ પાસું પુનઃસંશોધન વેક્ટર સમાનતા શોધની સાથે ટાઇમસ્ટેમ્પ-આધારિત ફિલ્ટર્સનું સંચાલન કરવાનો સમાવેશ થાય છે, ખાસ કરીને જ્યારે RedisJSON ડેટાબેઝને એકીકૃત કરતી વખતે. RedisJSON સંરચિત અને અર્ધ-સંરચિત ડેટાને હેન્ડલ કરવા માટે મજબૂત સમર્થન આપે છે, પરંતુ સંયોજિત કરતી વખતે પડકારો ઊભી થઈ શકે છે KNN વેક્ટર શોધ તારીખ આધારિત ફિલ્ટરિંગ સાથે. ભૂલ "તારીખ સમયની નજીક ઑફસેટ 50 પર સિન્ટેક્સ ભૂલ" ઘણીવાર થાય છે કારણ કે રીડીસર્ચ ક્વેરી ચોક્કસ સિન્ટેક્સની અપેક્ષા રાખે છે. જ્યારે ક્વેરી સ્ટ્રિંગ પુનઃશોધની આવશ્યકતાઓ માટે બરાબર ફોર્મેટ કરવામાં આવતી નથી - ખાસ કરીને KNN શોધ અને તારીખ શ્રેણી જેવી મિશ્ર પરિસ્થિતિઓ માટે - ભૂલો પ્રગતિને અટકાવી શકે છે.

એક સંભવિત ઉકેલ એ છે કે ના ઉપયોગની કાળજીપૂર્વક સમીક્ષા કરવી Query ઑબ્જેક્ટ અને વેક્ટર સમાનતા અને ટાઇમસ્ટેમ્પ જેવા ક્ષેત્રો કેવી રીતે વ્યક્ત થાય છે. રીડીસર્ચ વિવિધ ક્વેરી વર્તણૂકોને અલગ પાડવા માટે બોલી આવૃત્તિઓનો ઉપયોગ કરે છે, તેથી KNN અને ટાઇમસ્ટેમ્પ સાથે સંકળાયેલા કિસ્સાઓ માટે, ક્વેરી સેટ કરવા માટે dialect(2) આવશ્યક છે. સાચી બોલી વિના, રીડીસર્ચ ક્વેરીનું ખોટું અર્થઘટન કરી શકે છે, જે વાક્યરચના ભૂલો તરફ દોરી જાય છે. આ sort_by અને return_fields વિધેયો વધારાના કસ્ટમાઇઝેશન માટે પરવાનગી આપે છે, પરંતુ આ આદેશોને ઉપયોગમાં લેવાતા ચોક્કસ રીડીસર્ચ સંસ્કરણ સાથે સંરેખિત કરવાની જરૂર છે.

આવી ભૂલોને અસરકારક રીતે ઉકેલવા માટે, વિકાસકર્તાઓ તેને સંપૂર્ણ ડેટાસેટ પર લાગુ કરતાં પહેલાં ક્વેરી વર્તણૂકનું નિરીક્ષણ કરવા માટે રેકોર્ડ્સના નાના બેચમાં પરીક્ષણો કરે છે. રેડિસમાં પરીક્ષણ પ્રશ્નો pipeline બેચ આદેશોને મદદ કરી શકે છે અને વધુ જટિલ મલ્ટિ-કમાન્ડ સ્ટ્રક્ચર્સને હેન્ડલ કરી શકે છે, કાર્યક્ષમતા વધારી શકે છે અને નેટવર્ક લેટન્સી ઘટાડે છે. ની ઘોંઘાટ સમજીને Redisearch’s query syntax અને ચોક્કસ ડેટાબેઝ સંસ્કરણને ફિટ કરવા માટે આદેશોને સમાયોજિત કરીને, વિકાસકર્તાઓ સામાન્ય વાક્યરચના સમસ્યાઓ ઉકેલી શકે છે. આ જ્ઞાન ઉચ્ચ-પ્રદર્શન સમાનતા-આધારિત શોધ પર આધાર રાખતી એપ્લિકેશનો માટે જરૂરી છે, જેમ કે ભલામણ એન્જિન અથવા લક્ષિત સામગ્રી વિતરણ સિસ્ટમ. 🛠️