Ispravljanje pogreške pretraživanja vektora Redisearch: problem sa sintaksom Python DateTime Filtra

Ispravljanje grešaka Redisearch Vector Search Sintaktičke pogreške

Nailazak na sintaktičku pogrešku tijekom postavljanja upita a RedisJSON baza podataka s vektorskim pretraživanjem i vremenskim filtrom može biti frustrirajuće. Ako pokušavate filtrirati rezultate na temelju sličnosti i vremenske oznake, pogreška ResponseError: Sintaksna pogreška na pomaku 50 u blizini datuma i vremena možda vas izbacuje. 🧩

Redisearch je moćan za rukovanje složenim pretragama, posebno sa svojim K-najbliži susjed (KNN) mogućnosti, što ga čini izvrsnim za vektorska pretraživanja sličnosti. Međutim, dodavanjem dodatnih filtara - poput a stanje vremenske oznake— može dovesti do neočekivanih sintaktičkih pogrešaka. Ovaj će vodič zaroniti u ono što je vjerojatno uzrok problema i kako ga riješiti.

Mnogi programeri koji integriraju RedisJSON s Redisearchom za obradu strukturiranih i nestrukturiranih podataka suočavaju se sa sličnim izazovima. Osiguravanje točnosti sintakse u Redisearchu ključno je, posebno kada se kombiniraju filtri kao što su KNN i vremenska oznaka. Razumijevanje sintakse i Redis dijalekata može pomoći u otključavanju punog potencijala Redisearcha za složeno postavljanje upita.

U ovom ćemo članku riješiti ovaj uobičajeni problem Redisearcha, objasniti zašto se pojavljuje i ponuditi rješenja. Pobrinimo se da vaše vektorsko pretraživanje s vremenskim žigovima teče glatko i točno. 🛠️

Razumijevanje i implementacija vektorskih upita za ponovno pretraživanje s filtrima vremenske oznake

Gore navedeni primjeri skripti osmišljeni su kako bi pomogli programerima da izvrše složeno pretraživanje pomoću Ponovno istraživanje s RedisJSON, posebno za bazu podataka koja sadrži polja vektora i vremenske oznake. U ovoj postavci, primarni cilj je pronaći stavke koje nisu samo najsličnije u smislu blizine vektora, već su i filtrirane prema rasponu vremenske oznake. Ovo zahtijeva kombinaciju vektorskog pretraživanja K-najbližeg susjeda (KNN) i Redis filtera vremenske oznake. Prva skripta postavlja upit koji traži prvih 10 najsličnijih rezultata unutar zadanog vremenskog okvira pomoću polja `DateTime`, uz vektor upita koji proizvodi model ugradnje. Redisearch omogućuje visoko prilagođene parametre upita, što ga čini idealnim za aplikacije strojnog učenja gdje su sličnost i filtriranje datuma ključni, kao što su sustavi preporuka gdje rezultati moraju biti relevantni i nedavni. 📅

Da bi se to postiglo, skripta se uvelike oslanja na specifične naredbe Redisearch. Naredba `Query` bitna je, formira objekt upita i omogućuje nam dodavanje složene logike filtriranja s opcijama kao što su KNN i raspon vremenske oznake. Sam upit koristi vektorsko polje za izvođenje pretraživanja sličnosti, u kombinaciji s uvjetom raspona `@DateTime`, koji filtrira rezultate prema određenom prozoru datuma. Naredba `sort_by` pomaže rasporediti rezultate prema vektorskom rezultatu, osiguravajući da se vrate samo najrelevantniji dokumenti. Ovo je posebno korisno pri izvođenju upita gdje rezultate treba poredati prema prilagođenoj metrici, kao što je rezultat sličnosti, i filtrirati prema drugim atributima. Na primjer, ako korisnik traži "najnovije članke o tehnologiji," KNN pretraživanje pronalazi najbliže članke po temi, a filtar vremenske oznake osigurava da su ti članci noviji. 🧠

Drugo rješenje ide dalje od ovog koncepta uvođenjem strukture cjevovoda i rukovanja pogreškama, čineći ga robusnijim za proizvodnju. Cjevovodi u Redisu skupno upravljaju skupnim naredbama, poboljšavajući performanse i smanjujući latenciju mreže, što je ključno u sustavima s velikim zahtjevima. Ova tehnika je korisna u aplikacijama koje zahtijevaju brzo i često izvršavanje upita, kao što su online preporuke ili praćenje podataka u stvarnom vremenu. U skripti cjevovod grupira naredbe Redisearch kako bi ih učinkovito izvršio, što je osobito korisno u sprječavanju mrežnih uskih grla. Nadalje, uključili smo rukovanje pogreškama u obliku blokova pokušaj-osim, osiguravajući manju vjerojatnost da će se skripta srušiti u slučaju nevažećeg unosa ili problema s vezom na Redis. Ova poboljšanja čine ga praktičnijim za skaliranje u scenarijima stvarnog svijeta, gdje su učinkovito upravljanje upitima i otpornost na pogreške najvažniji.

Druge kritične naredbe uključuju `return_fields`, koja ograničava vraćena polja, optimizirajući izvedbu dohvaćanjem samo potrebnih podataka. Na kraju, naredba `dialect(2)` postavlja dijalekt upita na verziju 2, što je potrebno za poboljšanu sintaksu koja se koristi u Redisearchu. To omogućuje napredne značajke upita poput sličnosti vektora i složenih filtara unutar jedne izjave upita. Zajedno, ove skripte pokazuju kako se Redisearch može iskoristiti u Pythonu za rješavanje sofisticiranih potreba za upitima, posebno kada se integriraju modeli strojnog učenja za pretraživanje i filtriranje u stvarnom vremenu u kontekstu osjetljivom na vremensku oznaku. Bilo da se primjenjuje na mehanizam za preporuku ili izvor vijesti, Redisearchova fleksibilnost s vektorskim i vremenskim podacima čini ga izvrsnim izborom za izradu osjetljivih aplikacija s visokim performansama.

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")

Istraživanje izazova pretraživanja vektora u ponovnom istraživanju s filtrima datuma i vremena

Jedan važan aspekt rada sa Ponovno istraživanje uključuje upravljanje filtrima temeljenim na vremenskoj oznaci uz pretraživanje sličnosti vektora, osobito kada se integrira RedisJSON baza podataka. RedisJSON nudi snažnu podršku za rukovanje strukturiranim i polustrukturiranim podacima, no izazovi mogu nastati prilikom kombiniranja KNN vektorske pretrage s filtriranjem na temelju datuma. Pogreška "Sintaktička pogreška na pomaku 50 blizu DateTime" često se pojavljuje jer upiti Redisearch očekuju preciznu sintaksu. Kada niz upita nije točno formatiran prema Redisearchovim zahtjevima—posebno za mješovite uvjete poput KNN pretraživanja i datumskog raspona—pogreške mogu zaustaviti napredak.

Jedno moguće rješenje je pažljivo pregledati korištenje Query objekt i kako se izražavaju polja poput sličnosti vektora i vremenskih oznaka. Redisearch koristi dijalektalne verzije za razlikovanje različitih ponašanja upita, tako da za slučajeve koji uključuju KNN i vremenske oznake, postavljanje upita na dialect(2) je bitno. Bez ispravnog dijalekta, Redisearch može netočno protumačiti upit, što dovodi do sintaktičkih pogrešaka. The sort_by i return_fields funkcije omogućuju dodatnu prilagodbu, ali te naredbe moraju biti usklađene s određenom verzijom Redisearcha koja se koristi.

Kako bi se učinkovito uhvatili u koštac s takvim pogreškama, programeri često izvode testove u maloj skupini zapisa kako bi promatrali ponašanje upita prije nego što ga primijene na cijeli skup podataka. Testiranje upita unutar Redisa pipeline može pomoći u skupnim naredbama i rukovanju složenijim strukturama s više naredbi, povećavajući učinkovitost i smanjujući kašnjenje mreže. Razumijevanjem nijansi Redisearch’s query syntax i prilagođavanjem naredbi da odgovaraju specifičnoj verziji baze podataka, programeri mogu riješiti uobičajene sintaksne probleme. Ovo je znanje bitno za aplikacije koje se oslanjaju na pretraživanja temeljena na sličnosti visokih performansi, kao što su strojevi za preporuke ili sustavi za isporuku ciljanog sadržaja. 🛠️