Node.js डेटा प्रकार और मीट्रिक प्रकार बेमेल त्रुटि को ठीक करने के लिए मिल्वस और ओपनएआई एंबेडिंग का उपयोग करना

मिल्वस के साथ वेक्टर खोज में प्रकार के बेमेल को समझना और ठीक करना

वेक्टर खोज और डेटाबेस समाधानों में जैसे मिलवस, जैसे मॉडलों के साथ बनाई गई एम्बेडिंग का प्रबंधन करना OpenAI का टेक्स्ट-एम्बेडिंग-3-छोटा अक्सर स्कीमा सेटअप, मीट्रिक प्रकार और डेटा प्रबंधन से जुड़ी चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। खोजों को सुचारू रूप से चलाने को सुनिश्चित करने के लिए इन तत्वों को सटीक रूप से संरेखित होना चाहिए। जब थोड़ी सी भी गलत कॉन्फ़िगरेशन होती है, तो "डेटा प्रकार और मीट्रिक प्रकार बेमेल" जैसी त्रुटियां प्रक्रिया को बाधित कर सकती हैं।

इस मामले में, मिल्वस का उपयोग करके समानता खोज करते समय हमें डेटा प्रकार बेमेल समस्या का सामना करना पड़ रहा है नोड.जे.एस. स्थापित स्कीमा और अनुक्रमण प्रथाओं का पालन करने के बावजूद, क्वेरी में त्रुटियां दिखाई दे सकती हैं, जिससे समस्या निवारण आवश्यक हो जाता है। यह समस्या विशेष रूप से निराशाजनक लग सकती है, क्योंकि डेटा और मीट्रिक प्रकार आदर्श रूप से डिफ़ॉल्ट रूप से संगत होने चाहिए।

बेमेल त्रुटि वेक्टर के डेटा प्रकार के बीच टकराव का संकेत देती है, यहां a फ्लोटवेक्टर, और मीट्रिक प्रकार L2 के रूप में निर्दिष्ट है, जो वेक्टर समानता में एक सामान्य मीट्रिक है। यह देखते हुए कि फ़्लोटवेक्टर आमतौर पर L2 मीट्रिक के साथ संगत है, इस समस्या को हल करने के लिए स्कीमा परिभाषा और क्वेरी प्रक्रिया दोनों पर करीब से नज़र डालने की आवश्यकता हो सकती है।

यहां, हम यह पता लगाएंगे कि मिल्वस और नोड.जेएस एसडीके में इस डेटा प्रकार और मीट्रिक प्रकार के बेमेल का क्या कारण है। सामान्य गलत कदमों और उनके समाधानों की पहचान करके, आप समान त्रुटियों से बचने और एक निर्बाध खोज अनुभव सुनिश्चित करने के लिए अपने मिल्वस सेटअप को ठीक कर सकते हैं।

एम्बेडिंग खोजों के लिए मिल्वस में डेटा प्रकार बेमेल को हल करना

प्रदान की गई स्क्रिप्ट्स एक समस्या का समाधान करती हैं डेटा प्रकार और मीट्रिक प्रकार बेमेल मिल्वस में, वेक्टर खोजों के दौरान आने वाली एक सामान्य त्रुटि, विशेष रूप से ओपनएआई के टेक्स्ट-एम्बेडिंग-3-स्मॉल जैसे मॉडल से एम्बेडिंग का उपयोग करते समय। पहली स्क्रिप्ट का उपयोग करके मिल्वस के भीतर एक स्कीमा स्थापित करती है नोड.जेएस एसडीके, वेक्टर डेटा को संग्रहीत करने और खोजने के लिए आवश्यक फ़ील्ड को परिभाषित करना। यहां, स्कीमा वेक्टर डेटा संग्रहीत करने के लिए फ्लोटवेक्टर डेटा प्रकार का उपयोग करता है, जो एल 2 दूरी मीट्रिक का उपयोग करते समय वैक्टर के लिए मिल्वस की आवश्यकता के साथ संरेखित होता है। यह सुनिश्चित करके कि प्राथमिक कुंजी, वेक्टर और कच्चे पाठ फ़ील्ड को सटीक रूप से परिभाषित किया गया है, यह सेटअप वैक्टर को उचित रूप से अनुक्रमित और क्वेरी करने की अनुमति देता है।

इसके अतिरिक्त, स्क्रिप्ट वेक्टर फ़ील्ड पर एक इंडेक्स सेट करने के लिए createIndex कमांड का उपयोग करती है। सूचकांक प्रकार को FLAT और मीट्रिक को L2 के रूप में निर्दिष्ट करते हुए, यह चरण मिल्वस के भीतर कुशल समानता खोज को सक्षम करने के लिए महत्वपूर्ण है। एल2 मीट्रिक यूक्लिडियन दूरी का प्रतिनिधित्व करता है और आमतौर पर वैक्टर की निकटता की तुलना करने के लिए उपयोग किया जाता है। हालाँकि, यदि वेक्टर स्टोरेज (फ्लोटवेक्टर) और मीट्रिक प्रकार के बीच डेटा प्रकारों में कोई मेल नहीं है, तो त्रुटियाँ होंगी। इसलिए, स्क्रिप्ट का यह हिस्सा यह सुनिश्चित करता है कि मिल्वस डेटा और मीट्रिक प्रकार दोनों को पहचानता है, जिससे पुनर्प्राप्ति संचालन के दौरान बेमेल की संभावना कम हो जाती है।

दूसरी स्क्रिप्ट में, अतिरिक्त चरणों पर ध्यान केंद्रित किया गया है त्रुटि प्रबंधन और सूचकांक निर्माण और खोज क्वेरी दोनों के लिए सत्यापन। यहां, खोज फ़ंक्शन को अलग से परिभाषित किया गया है, जो उपयोगकर्ताओं को एक क्वेरी वेक्टर इनपुट करने और उन परिणामों को पुनर्प्राप्त करने की अनुमति देता है जिनमें मिलान किए गए वेक्टर से जुड़े कच्चे पाठ शामिल होते हैं। सीमा पैरामीटर का उपयोग करके, फ़ंक्शन लौटाए गए परिणामों की संख्या को निकटतम मिलान वाले वेक्टर तक सीमित कर देता है। यह दृष्टिकोण न केवल प्रदर्शन को अनुकूलित करता है बल्कि स्क्रिप्ट के मॉड्यूलर डिज़ाइन को भी प्रदर्शित करता है, जिससे प्रत्येक घटक भविष्य के मिल्वस कॉन्फ़िगरेशन या विस्तारित खोज कार्यक्षमता के लिए आसानी से पुन: प्रयोज्य हो जाता है।

प्रत्येक स्क्रिप्ट में स्कीमा सेटअप से लेकर इंडेक्स निर्माण और खोज निष्पादन तक, डेटा पाइपलाइन में समस्याओं को जल्दी पकड़ने के लिए त्रुटि प्रबंधन शामिल है। यह सुनिश्चित करता है कि यदि कोई डेटा प्रकार बेमेल होता है या यदि सूचकांक संगतता के साथ कोई समस्या है, तो डेवलपर्स को विस्तृत लॉग के साथ तुरंत सतर्क किया जाता है। जटिल परियोजनाओं में मिल्वस के साथ काम करने वाले डेवलपर्स के लिए ऐसा मॉड्यूलर, अच्छी तरह से टिप्पणी किया गया कोड महत्वपूर्ण है वेक्टर एम्बेडिंग और समानता खोज. इन चरणों का पालन करके, डेवलपर्स डेटा प्रकारों और मीट्रिक कॉन्फ़िगरेशन के बीच बेहतर स्थिरता बनाए रख सकते हैं, त्रुटियों से बच सकते हैं जबकि Node.js वातावरण में एम्बेडिंग को कुशलतापूर्वक पुनर्प्राप्त कर सकते हैं।

// 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();

मिल्वस के साथ वेक्टर समानता खोजों में डेटा प्रकार बेमेल को समझना

मुठभेड़ ए डेटा प्रकार बेमेल मिल्वस में त्रुटि अक्सर वेक्टर भंडारण के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा प्रारूप और समानता गणना के लिए चयनित मीट्रिक प्रकार के बीच गलत संरेखण की ओर इशारा करती है। मिल्वस जैसे वेक्टर खोज सिस्टम में, यह समस्या अधिक स्पष्ट है क्योंकि विभिन्न मीट्रिक प्रकार, जैसे एल 2 (यूक्लिडियन दूरी) या आईपी (आंतरिक उत्पाद) को प्रभावी खोजों के लिए एक विशिष्ट डेटा प्रकार कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता होती है। ज्यादातर मामलों में, L2 मीट्रिक प्रकार का उपयोग फ़्लोटवेक्टर डेटा के लिए किया जाता है, क्योंकि यह फ़्लोटिंग-पॉइंट मानों के आधार पर दूरियों की गणना करता है, जिससे यह एम्बेडिंग के साथ समानता तुलना वाले अनुप्रयोगों के लिए एक पसंदीदा विकल्प बन जाता है। यदि सेटअप इन कॉन्फ़िगरेशन को गलत तरीके से संरेखित करता है, तो मिल्वस एक त्रुटि उत्पन्न करेगा, जिससे खोज क्वेरी रुक जाएगी।

बेमेल से बचने के लिए, स्कीमा परिभाषाओं और अनुक्रमण आवश्यकताओं पर विचार करना आवश्यक है। मिल्वस में, स्कीमा निर्माण संग्रह में प्रत्येक फ़ील्ड के डेटा प्रकार को निर्दिष्ट करके किया जाता है, विशेष रूप से वेक्टर भंडारण के लिए। उदाहरण के लिए, यदि आप इसका उपयोग करते हैं ओपनएआई एम्बेडिंग मॉडल, आपको इन एम्बेडिंग को संग्रहीत करने के लिए एक फ्लोटवेक्टर की आवश्यकता होती है क्योंकि वे फ़्लोटिंग-पॉइंट वैक्टर आउटपुट करते हैं। साथ ही, यह सुनिश्चित करना कि इन फ्लोटवेक्टरों के लिए मीट्रिक प्रकार L2 पर सेट है, अनुकूलता बनाए रखने और त्रुटियों को रोकने में मदद करेगा। इनमें से प्रत्येक तत्व - स्कीमा परिभाषा से लेकर मीट्रिक प्रकार चयन तक - मिल्वस के भीतर निर्बाध वेक्टर भंडारण और पुनर्प्राप्ति में भूमिका निभाता है।

एक अन्य महत्वपूर्ण पहलू अनुक्रमणिका विन्यास को संभालना है। सूचकांक, मिल्वस में एक प्राथमिक विशेषता, पुनर्प्राप्ति गति को अनुकूलित करता है लेकिन वेक्टर डेटा और मीट्रिक प्रकार से मेल खाना चाहिए। गलत कॉन्फ़िगर किए गए इंडेक्स, जैसे कि असंगत मीट्रिक वाला फ़्लैट इंडेक्स, डेटा प्रकार बेमेल त्रुटि में देखी गई त्रुटियों के समान त्रुटियों को ट्रिगर कर सकता है। L2 मेट्रिक्स के साथ IVF_FLAT जैसे इंडेक्स प्रकार का उपयोग करना FloatVectors के साथ अच्छी तरह से संरेखित होता है, सटीकता से समझौता किए बिना तेजी से पुनर्प्राप्ति का समर्थन करता है। यह समझना कि ये कॉन्फ़िगरेशन कैसे इंटरैक्ट करते हैं, यह सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक खोज प्रक्रिया मिल्वस के वेक्टर डेटाबेस ढांचे के भीतर सुचारू रूप से चलती है।