Korištenje Milvus i OpenAI ugrađivanja za ispravljanje pogreške tipa podataka Node.js i neusklađenosti tipa metrike

Razumijevanje i popravljanje nepodudarnosti tipa u vektorskom pretraživanju s Milvusom

U vektorskom pretraživanju i rješenjima za baze podataka poput , upravljanje ugrađivanjem stvorenim s modelima poput često dovodi do izazova koji uključuju postavljanje sheme, vrste mjernih podataka i rukovanje podacima. Ovi elementi moraju biti precizno usklađeni kako bi se pretraživanja glatko odvijala. Čak i kada dođe do malih pogrešnih konfiguracija, pogreške poput "neusklađenosti tipa podataka i tipa metrike" mogu poremetiti proces.

U ovom slučaju, suočavamo se s problemom neusklađenosti tipa podataka dok provodimo pretragu sličnosti u Milvusu koristeći . Unatoč praćenju utvrđene sheme i praksi indeksiranja, mogu se pojaviti pogreške u upitu, zbog čega je rješavanje problema neophodno. Ovaj se problem može činiti posebno frustrirajućim jer bi tipovi podataka i mjernih podataka trebali biti kompatibilni prema zadanim postavkama.

Pogreška neusklađenosti ukazuje na sukob između tipa podataka vektora, ovdje a , a tip metrike naveden kao L2, uobičajena metrika u vektorskoj sličnosti. S obzirom na to da je FloatVector obično kompatibilan s L2 metrikom, rješavanje ovog problema može zahtijevati detaljniji pregled i definicije sheme i procesa upita.

Ovdje ćemo istražiti što uzrokuje neusklađenost ove vrste podataka i vrste metrike u Milvusu i Node.js SDK-u. Identificirajući uobičajene pogrešne korake i njihova rješenja, možete fino podesiti svoje postavke Milvusa kako biste izbjegli slične pogreške i osigurali besprijekorno iskustvo pretraživanja.

Naredba	Primjer upotrebe
MilvusClient	Stvara novu instancu Milvus klijenta za povezivanje s Milvus poslužiteljem. Ova je naredba neophodna za upravljanje zbirkama, izvođenje pretraživanja i izvođenje drugih operacija baze podataka specifičnih za Milvus.
createCollection	Inicijalizira novu zbirku u Milvusu s navedenim poljima i tipovima podataka. Funkcija osigurava da je shema kompatibilna s tipovima potrebnim za pohranu i dohvaćanje vektora, što je čini bitnom za definiranje skupa podataka koji se može pretraživati.
createIndex	Stvara indeks za određeno polje zbirke, optimizirajući brzinu i učinkovitost vektorskih pretraživanja. Ova je naredba ključna kada se koristi funkcija vektorskog pretraživanja i mora ispravno odgovarati tipovima podataka i metrike kako bi se izbjegla nepodudaranja.
search	Izvršava pretraživanje sličnosti vektora na navedenoj zbirci, koristeći vektorski upit i vraćajući rezultate na temelju odabrane vrste metrike (npr. L2). Ova naredba omogućuje temeljnu funkcionalnost dohvaćanja sličnih vektora i uključuje parametre za filtriranje rezultata.
DataType.FloatVector	Definira tip podataka za vektorsko polje kao vektor s pomičnim zarezom. To se posebno koristi za usklađivanje tipa podataka vektorskog polja s kompatibilnim metričkim tipovima kao što je L2 u Milvusu.
metric_type: 'L2'	Određuje vrstu metrike koja se koristi za izračune sličnosti vektora. U Milvusu, 'L2' označava euklidsku udaljenost, standardnu ​​metriku za vektorsku udaljenost, i mora se uskladiti s vrstom podataka vektora kako bi se izbjegle pogreške.
limit	Postavlja najveći broj vraćenih rezultata pretraživanja. U ovom kontekstu, koristi se za dohvaćanje vektora koji se najbliže podudara s upitom, što je bitno za točno dohvaćanje vektora i optimizaciju izvedbe.
output_fields	Određuje dodatna polja za uključivanje u rezultate pretraživanja, osim samih vektorskih podataka. Na primjer, dohvaćanje neobrađenog teksta povezanog s vektorima pomaže u razumijevanju konteksta bez potrebe za daljnjim pretraživanjem baze podataka.
autoID	Oznaka koja se koristi prilikom definiranja polja sheme za automatsko generiranje jedinstvenih ID-ova za svaki unos podataka. To pojednostavljuje upravljanje podacima u slučajevima kada su potrebni jedinstveni identifikatori bez ručnog dodjeljivanja.
DataType.VarChar	Definira tekstualno (string) polje s promjenjivom duljinom znakova, omogućujući pohranu neobrađenih tekstualnih podataka uz vektore. Ova se vrsta podataka ovdje koristi za pohranu teksta za svaki vektor, olakšavajući dohvaćanje vektora temeljeno na sadržaju.

Rješavanje nepodudaranja tipa podataka u Milvusu za pretraživanja ugrađivanja

Pružene skripte bave se problemom a u Milvusu, uobičajena pogreška koja se javlja tijekom pretraživanja vektora, osobito kada se koriste ugradnje iz modela poput OpenAI-jevog text-embedding-3-small. Prva skripta uspostavlja shemu unutar Milvusa koristeći , definiranje potrebnih polja za pohranjivanje i pretraživanje vektorskih podataka. Ovdje shema koristi tip podataka FloatVector za pohranjivanje vektorskih podataka, što je u skladu s Milvusovim zahtjevom za vektore kada se koristi metrika udaljenosti L2. Osiguravanjem da su polja primarnog ključa, vektora i neobrađenog teksta točno definirana, ova postavka omogućuje pravilno indeksiranje vektora i postavljanje upita.

Dodatno, skripta koristi naredbu createIndex za postavljanje indeksa na vektorsko polje. Određivanje vrste indeksa kao FLAT, a metrike kao L2, ovaj je korak kritičan za omogućavanje učinkovitih pretraživanja sličnosti unutar Milvusa. The predstavlja euklidsku udaljenost i obično se koristi za usporedbu blizine vektora. Međutim, ako postoji neusklađenost u tipovima podataka između pohrane vektora (FloatVector) i tipa metrike, doći će do pogrešaka. Stoga ovaj dio skripte osigurava da Milvus prepoznaje i podatke i tipove metrike, smanjujući mogućnost nepodudarnosti tijekom operacija dohvaćanja.

U drugoj skripti, dodatni koraci usmjereni su na i provjeru valjanosti za stvaranje indeksa i upite za pretraživanje. Ovdje je funkcija pretraživanja definirana zasebno, dopuštajući korisnicima da unesu vektor upita i dohvate rezultate koji uključuju neobrađeni tekst povezan s odgovarajućim vektorom. Korištenjem graničnog parametra, funkcija ograničava broj vraćenih rezultata na najbliži odgovarajući vektor. Ovaj pristup ne samo da optimizira performanse, već također demonstrira modularni dizajn skripte, čineći svaku komponentu jednostavnom ponovnom upotrebom za buduće Milvus konfiguracije ili proširenu funkcionalnost pretraživanja.

Svaka skripta uključuje rukovanje pogreškama za otkrivanje problema rano u cjevovodu podataka, od postavljanja sheme do stvaranja indeksa i izvršenja pretraživanja. To osigurava da će razvojni programeri biti odmah upozoreni s detaljnim zapisnicima ako dođe do nepodudarnosti tipa podataka ili ako postoji problem s kompatibilnošću indeksa. Takav modularan, dobro komentiran kod ključan je za programere koji rade s Milvusom u složenim projektima koji uključuju i traženje sličnosti. Slijedeći ove korake, programeri mogu bolje održavati dosljednost između tipova podataka i metričkih konfiguracija, izbjegavajući pogreške dok učinkovito dohvaćaju ugradnje u okruženjima Node.js.

// 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();

Razumijevanje neusklađenosti tipa podataka u pretraživanjima sličnosti vektora s Milvusom

Susret s a pogreška u Milvusu često ukazuje na neusklađenost između formata podataka koji se koristi za pohranu vektora i vrste metrike odabrane za izračun sličnosti. U sustavima za vektorsko pretraživanje kao što je Milvus, ovaj problem je izraženiji jer različite vrste metrike, kao što su L2 (euklidska udaljenost) ili IP (unutarnji proizvod), zahtijevaju konfiguraciju specifične vrste podataka za učinkovita pretraživanja. U većini slučajeva, L2 metrička vrsta koristi se za FloatVector podatke, budući da izračunava udaljenosti na temelju vrijednosti s pomičnim zarezom, što ga čini izborom za aplikacije koje uključuju usporedbu sličnosti s ugrađivanjem. Ako postavke ne usklade ove konfiguracije, Milvus će pokrenuti pogrešku, zaustavljajući upit za pretraživanje.

Kako biste izbjegli nepodudaranja, bitno je razmotriti definicije shema i zahtjeve za indeksiranje. U Milvusu se stvaranje sheme vrši određivanjem tipa podataka svakog polja u kolekciji, posebno za vektorsku pohranu. Na primjer, ako koristite modelu, potreban vam je FloatVector za pohranu ovih umetanja dok izlaze vektore s pomičnim zarezom. Također, osiguravanje da je vrsta metrike postavljena na L2 za ove FloatVectors pomoći će u održavanju kompatibilnosti i spriječiti pogreške. Svaki od ovih elemenata - od definicije sheme do odabira tipa metrike - igra ulogu u besprijekornoj pohrani i dohvaćanju vektora unutar Milvusa.

Drugi kritični aspekt je rukovanje konfiguracijama indeksiranja. Indeks, primarna značajka u Milvusu, optimizira brzinu dohvaćanja, ali mora odgovarati vektorskim podacima i vrsti metrike. Pogrešno konfigurirani indeksi, kao što je Flat indeks s nekompatibilnom metrikom, mogu pokrenuti pogreške slične onima koje se vide u pogrešci neusklađenosti tipa podataka. Korištenje vrste indeksa kao što je IVF_FLAT s L2 metrikom dobro se usklađuje s FloatVectors, podržavajući brže dohvaćanje bez ugrožavanja točnosti. Razumijevanje načina na koji te konfiguracije međusobno djeluju osigurava da svaki proces pretraživanja glatko funkcionira unutar okvira Milvusove vektorske baze podataka.

1. Što uzrokuje neusklađenost tipa podataka u Milvusu tijekom vektorske pretrage?
2. Neusklađenost tipa podataka obično nastaje kada tip podataka za vektore, kao što je , ne odgovara korištenoj vrsti metrike, kao što je . U Milvusu, metrika i vrsta podataka moraju se uskladiti kako bi se pretraživanja sličnosti izvršila učinkovito.
3. Kako mogu izbjeći pogreške neusklađenosti tipa podataka u Milvusu?
4. Kako biste izbjegli ove pogreške, provjerite je li vaših vektora odgovara metričkoj vrsti. Na primjer, ako koristite podaci, an treba navesti metriku jer je optimizirana za izračune s pomičnim zarezom.
5. Postoji li preporučena vrsta indeksa za Milvus vektorska pretraživanja?
6. Za pretraživanje sličnosti s vektorima s pomičnim zarezom, indeks u kombinaciji s an metrika je čest izbor. Ova postavka podržava učinkovite vektorske usporedbe istovremeno osiguravajući kompatibilnost između tipova podataka i mjernih podataka.
7. Koju postavku sheme trebam koristiti za pohranjivanje OpenAI ugrađivanja?
8. Kada koristite OpenAI ugradnje, konfigurirajte shemu u Milvusu za pohranu vektora kao s dimenzijama koje odgovaraju izlazu modela ugradnje. Također, osigurajte je odabran za točne izračune udaljenosti tijekom pretraživanja.
9. Zašto se u poruci pogreške navodi "is_float_data_type == is_float_metric_type"?
10. Ova poruka označava da metrički i vektorski tipovi podataka nisu usklađeni. U Milvusu, metrika očekuje vrste podataka, tako da će njihova nepodudaranja izazvati ovu pogrešku.

U rješavanju nepodudarnosti tipova podataka u Milvusu, pregled definicija shema i osiguravanje kompatibilnosti podataka i metrike su ključni. Korištenje tipa podataka FloatVector uz metriku L2 u postavkama sheme i indeksa može spriječiti pogreške tijekom pretraživanja. Pravilno poravnavanje ovih elemenata osigurava pouzdano pronalaženje vektora.

Osim toga, implementacija rukovanja pogreškama i modularnog koda poboljšava performanse pretraživanja i omogućuje rješavanje problema u slučajevima pogrešnih konfiguracija. Pažljivo konfiguriranje Milvusa i testiranje upita za pretraživanje značajno će smanjiti ove probleme, čineći sustav učinkovitim za aplikacije koje se temelje na ugrađivanju sličnosti vektora.