Menggunakan Embeddings Milvus dan OpenAI untuk Memperbaiki Tipe Data Node.js dan Kesalahan Ketidakcocokan Tipe Metrik

Memahami dan Memperbaiki Ketidakcocokan Tipe dalam Pencarian Vektor dengan Milvus

Dalam pencarian vektor dan solusi database seperti Milvus, mengelola penyematan yang dibuat dengan model seperti Penyematan teks-3-kecil OpenAI sering kali menimbulkan tantangan yang melibatkan penyiapan skema, jenis metrik, dan penanganan data. Elemen-elemen ini harus selaras secara tepat untuk memastikan pencarian berjalan lancar. Ketika kesalahan konfigurasi sekecil apa pun terjadi, kesalahan seperti “ketidakcocokan tipe data dan tipe metrik” dapat mengganggu proses.

Dalam hal ini, kami menghadapi masalah ketidakcocokan tipe data saat melakukan pencarian kesamaan di Milvus menggunakan Node.js. Meskipun mengikuti skema yang sudah ada dan praktik pengindeksan, kesalahan dalam kueri dapat muncul, sehingga pemecahan masalah menjadi penting. Masalah ini bisa terasa sangat membuat frustrasi, karena tipe data dan metrik idealnya harus kompatibel secara default.

Kesalahan ketidakcocokan mengisyaratkan adanya konflik antara tipe data vektor, berikut a Vektor Mengapung, dan jenis metrik yang ditentukan sebagai L2, metrik umum dalam kesamaan vektor. Mengingat FloatVector biasanya kompatibel dengan metrik L2, penyelesaian masalah ini mungkin memerlukan peninjauan lebih dekat pada definisi skema dan proses kueri.

Di sini, kita akan mengeksplorasi apa yang menyebabkan ketidakcocokan tipe data dan tipe metrik ini di Milvus dan Node.js SDK. Dengan mengidentifikasi kesalahan langkah umum dan solusinya, Anda dapat menyempurnakan pengaturan Milvus untuk menghindari kesalahan serupa dan memastikan pengalaman pencarian yang lancar.

Menyelesaikan Ketidakcocokan Tipe Data di Milvus untuk Penyematan Pencarian

Skrip yang disediakan membahas masalah a ketidakcocokan tipe data dan tipe metrik di Milvus, kesalahan umum terjadi selama penelusuran vektor, terutama saat menggunakan penyematan dari model seperti text-embedding-3-small OpenAI. Skrip pertama membuat skema dalam Milvus menggunakan SDK Node.js, mendefinisikan bidang yang diperlukan untuk menyimpan dan mencari data vektor. Di sini, skema menggunakan tipe data FloatVector untuk menyimpan data vektor, yang sejalan dengan persyaratan Milvus untuk vektor saat menggunakan metrik jarak L2. Dengan memastikan bidang kunci utama, vektor, dan teks mentah ditentukan secara akurat, pengaturan ini memungkinkan vektor diindeks dan ditanyakan dengan benar.

Selain itu, skrip menggunakan perintah createIndex untuk menyiapkan indeks pada bidang vektor. Menentukan jenis indeks sebagai FLAT, dan metrik sebagai L2, langkah ini sangat penting untuk memungkinkan pencarian kesamaan yang efisien dalam Milvus. Itu metrik L2 mewakili jarak Euclidean dan biasanya digunakan untuk membandingkan kedekatan vektor. Namun, jika terjadi ketidakcocokan tipe data antara penyimpanan vektor (FloatVector) dan tipe metrik, maka akan terjadi kesalahan. Oleh karena itu, bagian skrip ini memastikan bahwa Milvus mengenali tipe data dan metrik, sehingga mengurangi kemungkinan ketidakcocokan selama operasi pengambilan.

Dalam skrip kedua, langkah-langkah tambahan fokus penanganan kesalahan dan validasi untuk pembuatan indeks dan permintaan pencarian. Di sini, fungsi pencarian didefinisikan secara terpisah, memungkinkan pengguna memasukkan vektor kueri dan mengambil hasil yang menyertakan teks mentah yang terkait dengan vektor yang cocok. Dengan menggunakan parameter limit, fungsi membatasi jumlah hasil yang dikembalikan ke vektor terdekat yang cocok. Pendekatan ini tidak hanya mengoptimalkan kinerja tetapi juga menunjukkan desain modular skrip, membuat setiap komponen mudah digunakan kembali untuk konfigurasi Milvus di masa mendatang atau memperluas fungsi pencarian.

Setiap skrip menyertakan penanganan kesalahan untuk menangkap masalah di awal alur data, mulai dari penyiapan skema hingga pembuatan indeks dan eksekusi pencarian. Hal ini memastikan bahwa jika terjadi ketidakcocokan tipe data atau jika ada masalah dengan kompatibilitas indeks, pengembang akan segera diberi tahu dengan log terperinci. Kode modular dan diberi komentar yang baik sangat penting bagi pengembang yang bekerja dengan Milvus dalam proyek kompleks yang melibatkan penyematan vektor dan pencarian kesamaan. Dengan mengikuti langkah-langkah ini, pengembang dapat menjaga konsistensi antara tipe data dan konfigurasi metrik dengan lebih baik, menghindari kesalahan sekaligus mengambil embeddings secara efisien di lingkungan 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();

Memahami Ketidakcocokan Tipe Data dalam Pencarian Kesamaan Vektor dengan Milvus

Menghadapi a ketidakcocokan tipe data kesalahan di Milvus sering kali menunjukkan ketidakselarasan antara format data yang digunakan untuk penyimpanan vektor dan jenis metrik yang dipilih untuk perhitungan kesamaan. Dalam sistem pencarian vektor seperti Milvus, masalah ini lebih parah karena tipe metrik yang berbeda, seperti L2 (jarak Euclidean) atau IP (Produk Dalam), memerlukan konfigurasi tipe data tertentu untuk pencarian yang efektif. Dalam kebanyakan kasus, jenis metrik L2 digunakan untuk data FloatVector, karena jenis metrik ini menghitung jarak berdasarkan nilai floating-point, menjadikannya pilihan tepat untuk aplikasi yang melibatkan perbandingan kesamaan dengan penyematan. Jika pengaturan tidak menyelaraskan konfigurasi ini, Milvus akan memunculkan kesalahan, menghentikan permintaan pencarian.

Untuk menghindari ketidakcocokan, penting untuk mempertimbangkan definisi skema dan persyaratan pengindeksan. Di Milvus, pembuatan skema dilakukan dengan menentukan tipe data setiap bidang dalam koleksi, khususnya untuk penyimpanan vektor. Misalnya, jika Anda menggunakan Penyematan OpenAI model, Anda memerlukan FloatVector untuk menyimpan embeddings ini saat menghasilkan vektor titik-mengambang. Selain itu, memastikan bahwa jenis metrik disetel ke L2 untuk FloatVectors ini akan membantu menjaga kompatibilitas dan mencegah kesalahan. Masing-masing elemen ini—mulai dari definisi skema hingga pemilihan jenis metrik—berperan dalam penyimpanan dan pengambilan vektor yang lancar di Milvus.

Aspek penting lainnya adalah menangani konfigurasi pengindeksan. Indeks, fitur utama di Milvus, mengoptimalkan kecepatan pengambilan tetapi harus sesuai dengan data vektor dan jenis metrik. Indeks yang salah dikonfigurasi, seperti indeks datar dengan metrik yang tidak kompatibel, dapat memicu kesalahan serupa dengan yang terlihat pada kesalahan ketidakcocokan tipe data. Penggunaan jenis indeks seperti IVF_FLAT dengan metrik L2 selaras dengan FloatVectors, mendukung pengambilan lebih cepat tanpa mengurangi akurasi. Memahami bagaimana konfigurasi ini berinteraksi memastikan bahwa setiap proses pencarian berjalan lancar dalam kerangka database vektor Milvus.