Redisearch ベクトル検索エラーの修正: Python DateTime フィルター構文の問題

DateTime フィルターを使用した Redisearch ベクトル検索のトラブルシューティング

Python を RedisJSON および Redisearch とともに使用してバックエンド クエリを実行する

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}")

代替ソリューション: パイプラインとエラー処理を使用して堅牢性を確保する

Redis パイプラインとエラー管理を利用した Python バックエンド スクリプト

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")

Redisearch ベクターおよびタイムスタンプ クエリに関するよくある質問

1. Redisearch は何に使用されますか?
2. Redisearch は、全文検索インデックスの作成、ベクトルベースの類似性検索の処理、および複雑なクエリのサポートに使用される強力なツールです。 Redisため、レコメンデーション エンジンなどのアプリケーションに最適です。
3. Redisearch で構文エラーを解決するにはどうすればよいですか?
4. 次のようなフィールドがあるかどうかを含め、クエリ構文を確認してください。 DateTime そして vector 正しくフォーマットされています。の設定 dialect Redisearch の要件に一致するバージョンもエラーの解決に役立ちます。
5. Redisearch は複雑なフィルタリングを処理できますか?
6. はい、構文に注意深く従っている限り、Redisearch ではベクトル フィールドとタイムスタンプ フィルターの両方を使用した複雑なフィルター処理が可能です。使用 Query そして sort_by 正確な制御のために。
7. Redisearch で方言コマンドが必要なのはなぜですか?
8. 指定する dialect (方言 2 と同様) Redisearch がクエリ構文を正確に解釈することを保証します。これは、日付範囲を指定した KNN などの高度なフィルタリング オプションを使用する場合に不可欠です。
9. パイプラインはどのようにして Redisearch のパフォーマンスを向上させることができますか?
10. 使用する pipeline コマンドをまとめてバッチ処理することで、ネットワーク遅延を削減し、より効率的なデータ クエリを可能にし、特に高トラフィック アプリケーションやリアルタイム アプリケーションで役立ちます。
11. Redisearch で結果が返されない場合はどうすればよいですか?
12. クエリのフィールドと値が正確であることを確認します。構文エラーや値の構成が間違っている可能性があります。 vector または DateTime フィールドが問題である可能性があります。テスト クエリを使用してデバッグすると、問題を絞り込むのに役立ちます。
13. Redisearch クエリをデバッグするにはどうすればよいですか?
14. 小規模なクエリまたは Redis の CLI を使用してテストすると、構文の問題が明らかになる可能性があります。次のような個々のコマンドを試してみる Query それらを組み合わせる前に、別の効果的な戦略を講じることもできます。
15. Redisearch はリアルタイム データを処理できますか?
16. はい、Redisearch は、特に最適化されたクエリや、ライブ データ検索の応答時間を短縮するパイプラインなどの手法と組み合わせる場合に、リアルタイム アプリケーションに最適です。
17. RedisJSON と Redisearch の違いは何ですか?
18. RedisJSON は JSON データの保存と管理に重点を置いており、Redisearch は高度な検索機能を提供します。これらを組み合わせて、構造化された効率的な検索主導型アプリケーションを作成できます。
19. Redisearch は大規模なデータベースに対して効率的ですか?
20. Redisearch は効率的ですが、クエリの最適化に依存します。パイプラインとキャッシュを使用し、結果フィールドを制限する return_fields 大規模なデータセットのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。

Redisearch クエリの最適化に関する最終的な考え

Redisearch によるベクトル検索は強力ですが、特に DateTime などのフィルターと組み合わせる場合は、正しい構文が必要です。適切な方言の設定を含め、クエリを適切に構造化すると、エラーの回避に大きな違いが生じます。たとえば、ベクトル フィールドとタイムスタンプ フィルターが正しく指定されていることを確認すると、一般的な構文の問題を防ぐことができます。

高パフォーマンスの検索を必要とするシステムにとって、Redisearch は正しく最適化されている場合に優れています。 Redis パイプラインを使用してバッチでテストし、返されたフィールドを慎重に選択すると、効率が大幅に向上します。これらのベスト プラクティスにより、スケーラブルで正確な検索機能を構築するときに、よりスムーズなエクスペリエンスが可能になります。 🛠️