Utilizzo degli incorporamenti Milvus e OpenAI per correggere l'errore di mancata corrispondenza del tipo di dati e del tipo di metrica Node.js

Comprendere e correggere le discrepanze di tipo nella ricerca vettoriale con Milvus

Nella ricerca vettoriale e nelle soluzioni di database come Milvo, gestendo gli incorporamenti creati con modelli come Text-embedding-3-small di OpenAI spesso porta a sfide che coinvolgono l'impostazione dello schema, i tipi di metrica e la gestione dei dati. Questi elementi devono essere allineati con precisione per garantire che le ricerche funzionino senza intoppi. Quando si verificano anche lievi errori di configurazione, errori come "mancata corrispondenza del tipo di dati e del tipo di metrica" ​​possono interrompere il processo.

In questo caso, stiamo affrontando un problema di mancata corrispondenza del tipo di dati mentre conduciamo una ricerca di somiglianza in Milvus utilizzando Node.js. Nonostante si seguano schemi e pratiche di indicizzazione consolidati, possono comparire errori nella query, rendendo essenziale la risoluzione dei problemi. Questo problema può sembrare particolarmente frustrante, poiché i tipi di dati e di metrica dovrebbero idealmente essere compatibili per impostazione predefinita.

L’errore di mancata corrispondenza suggerisce un conflitto tra il tipo di dati del vettore, qui a FloatVectore il tipo di metrica specificato come L2, una metrica comune nella somiglianza vettoriale. Dato che FloatVector è in genere compatibile con la metrica L2, la risoluzione di questo problema potrebbe richiedere uno sguardo più attento sia alla definizione dello schema che al processo di query.

Qui esploreremo le cause della mancata corrispondenza tra questo tipo di dati e il tipo di metrica in Milvus e nell'SDK Node.js. Identificando i passi falsi comuni e le relative soluzioni, puoi ottimizzare la configurazione di Milvus per evitare errori simili e garantire un'esperienza di ricerca senza interruzioni.

Risoluzione della mancata corrispondenza del tipo di dati in Milvus per l'incorporamento delle ricerche

Gli script forniti affrontano il problema di a mancata corrispondenza del tipo di dati e del tipo di metrica in Milvus, un errore comune riscontrato durante le ricerche vettoriali, in particolare quando si utilizzano incorporamenti da modelli come text-embedding-3-small di OpenAI. Il primo script stabilisce uno schema all'interno di Milvus utilizzando il file SDK Node.js, definendo i campi necessari per l'archiviazione e la ricerca dei dati vettoriali. In questo caso, lo schema utilizza il tipo di dati FloatVector per archiviare i dati vettoriali, in linea con i requisiti di Milvus per i vettori quando si utilizza una metrica di distanza L2. Garantendo che la chiave primaria, il vettore e i campi di testo non elaborato siano definiti accuratamente, questa configurazione consente di indicizzare e interrogare correttamente i vettori.

Inoltre, lo script utilizza il comando createIndex per impostare un indice sul campo vettoriale. Specificando il tipo di indice come FLAT e la metrica come L2, questo passaggio è fondamentale per consentire ricerche di somiglianza efficienti all'interno di Milvus. IL Metrica L2 rappresenta la distanza euclidea ed è comunemente usato per confrontare la vicinanza dei vettori. Tuttavia, se esiste una mancata corrispondenza nei tipi di dati tra l'archiviazione vettoriale (FloatVector) e il tipo di metrica, si verificheranno degli errori. Pertanto, questa parte dello script garantisce che Milvus riconosca sia i tipi di dati che quelli di metrica, riducendo la possibilità di mancate corrispondenze durante le operazioni di recupero.

Nel secondo script si concentrano i passaggi aggiuntivi gestione degli errori e convalida sia per la creazione dell'indice che per le query di ricerca. Qui, la funzione di ricerca è definita separatamente, consentendo agli utenti di inserire un vettore di query e recuperare risultati che includono il testo grezzo associato al vettore corrispondente. Utilizzando il parametro limit, la funzione limita il numero di risultati restituiti al vettore corrispondente più vicino. Questo approccio non solo ottimizza le prestazioni, ma dimostra anche il design modulare dello script, rendendo ogni componente facilmente riutilizzabile per future configurazioni Milvus o funzionalità di ricerca ampliate.

Ogni script include la gestione degli errori per individuare i problemi nelle prime fasi della pipeline dei dati, dall'impostazione dello schema alla creazione dell'indice e all'esecuzione della ricerca. Ciò garantisce che se si verifica una mancata corrispondenza del tipo di dati o se si verifica un problema con la compatibilità dell'indice, gli sviluppatori vengono avvisati tempestivamente con registri dettagliati. Un codice così modulare e ben commentato è fondamentale per gli sviluppatori che lavorano con Milvus in progetti complessi che coinvolgono incorporamenti di vettori e ricerca di similarità. Seguendo questi passaggi, gli sviluppatori possono mantenere meglio la coerenza tra i tipi di dati e le configurazioni delle metriche, evitando errori e recuperando in modo efficiente gli incorporamenti negli ambienti 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();

Comprendere la mancata corrispondenza del tipo di dati nelle ricerche di somiglianza vettoriale con Milvus

Incontrare a mancata corrispondenza del tipo di dati L'errore in Milvus spesso indica un disallineamento tra il formato dei dati utilizzato per l'archiviazione dei vettori e il tipo di metrica selezionato per il calcolo della somiglianza. Nei sistemi di ricerca vettoriale come Milvus, questo problema è più pronunciato perché diversi tipi di metriche, come L2 (distanza euclidea) o IP (prodotto interno), richiedono una configurazione specifica del tipo di dati per ricerche efficaci. Nella maggior parte dei casi, il tipo di metrica L2 viene utilizzato per i dati FloatVector, poiché calcola le distanze in base a valori a virgola mobile, rendendolo la scelta ideale per le applicazioni che implicano il confronto delle similarità con gli incorporamenti. Se l'installazione non allinea correttamente queste configurazioni, Milvus genererà un errore, interrompendo la query di ricerca.

Per evitare discrepanze, è essenziale considerare le definizioni dello schema e i requisiti di indicizzazione. In Milvus, la creazione dello schema viene eseguita specificando il tipo di dati di ciascun campo nella raccolta, in particolare per l'archiviazione dei vettori. Ad esempio, se usi il file Incorporamenti OpenAI modello, è necessario un FloatVector per memorizzare questi incorporamenti mentre emettono vettori a virgola mobile. Inoltre, garantire che il tipo di metrica sia impostato su L2 per questi FloatVector aiuterà a mantenere la compatibilità e a prevenire errori. Ciascuno di questi elementi, dalla definizione dello schema alla selezione del tipo di metrica, svolge un ruolo nell'archiviazione e nel recupero senza interruzioni dei vettori all'interno di Milvus.

Un altro aspetto critico è la gestione delle configurazioni di indicizzazione. L'indice, una caratteristica primaria di Milvus, ottimizza la velocità di recupero ma deve corrispondere ai dati vettoriali e al tipo di metrica. Indici configurati in modo errato, come un indice Flat con una metrica incompatibile, possono attivare errori simili a quelli visualizzati nell'errore di mancata corrispondenza del tipo di dati. L'utilizzo di un tipo di indice come IVF_FLAT con metriche L2 si allinea bene con FloatVectors, supportando un recupero più rapido senza compromettere la precisione. Comprendere come interagiscono queste configurazioni garantisce che ogni processo di ricerca funzioni senza intoppi all'interno della struttura del database vettoriale di Milvus.