Milvus と OpenAI 埋め込みを使用して Node.js データ型とメトリクス型の不一致エラーを修正する

代替解決策 1: Milvus Node.js SDK でのスキーマの調整と互換性の検証

このソリューションでは、バックエンド スキーマの調整、インデックスの作成、クエリの検証に Milvus Node.js SDK を使用します。

// 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

代替ソリューション 2: エラー処理と単体テストを使用したデータ検証の実装

ソリューションでは、Node.js と Milvus SDK を使用し、データの一貫性のための検証、エラー処理、単体テストを組み込んでいます。

// 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();

Milvus データ型の不一致とベクトル検索に関するよくある質問

1. ベクトル検索中に Milvus でデータ型の不一致が発生する原因は何ですか?
2. データ型の不一致は通常、次のようなベクトルのデータ型が異なる場合に発生します。 FloatVector、使用されるメトリック タイプと一致しません。 L2。 Milvus では、類似性検索を効果的に実行するには、メトリックとデータ型を一致させる必要があります。
3. Milvus でのデータ型不一致エラーを回避するにはどうすればよいですか?
4. これらのエラーを回避するには、次のことを確認してください。 data type ベクトルの数がメトリクス タイプと一致します。たとえば、使用している場合 FloatVector データ、 L2 浮動小数点計算用に最適化されているため、メトリックを指定する必要があります。
5. Milvus ベクトル検索に推奨されるインデックス タイプはありますか?
6. 浮動小数点ベクトルを使用した類似性検索の場合、 IVF_FLAT インデックスと組み合わせた L2 メトリックが一般的な選択です。このセットアップは、データ型とメトリック間の互換性を確保しながら、効率的なベクトル比較をサポートします。
7. OpenAI 埋め込みを保存するにはどのようなスキーマ設定を使用する必要がありますか?
8. OpenAI 埋め込みを使用する場合、ベクトルを次のように格納するように Milvus でスキーマを構成します。 FloatVector 埋め込みモデルの出力と一致する寸法を持つ。また、 L2 metric 検索中に正確な距離を計算するために選択されます。
9. エラー メッセージが「is_float_data_type == is_float_metric_type」と参照しているのはなぜですか?
10. このメッセージは、メトリック データ型とベクトル データ型が一致していないことを示します。ミルバスでは、 L2 メトリクスが期待するもの FloatVector データ型が異なるため、データ型が一致しないとこのエラーが発生します。

Milvus 埋め込み検索でのデータ型とメトリクスのエラーを解決する

Milvus でのデータ型の不一致を解決するには、スキーマ定義を確認し、データとメトリックの互換性を確保することが不可欠です。スキーマおよびインデックスのセットアップで L2 メトリックとともに FloatVector データ型を使用すると、検索中のエラーを防ぐことができます。これらの要素を適切に配置することで、信頼性の高いベクトル検索が保証されます。

さらに、エラー処理とモジュールコードを実装すると、検索パフォーマンスが向上し、構成ミスがあった場合のトラブルシューティングが可能になります。 Milvus を慎重に構成し、検索クエリをテストすると、これらの問題が大幅に軽減され、埋め込みベースのベクトル類似性アプリケーションにとってシステムが効率的になります。