Node.js ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪ್ರಕಾರದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ದೋಷವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು Milvus ಮತ್ತು OpenAI ಎಂಬೆಡಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು

ಮಿಲ್ವಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ವೆಕ್ಟರ್ ಹುಡುಕಾಟದಲ್ಲಿ ಟೈಪ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು

ವೆಕ್ಟರ್ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಪರಿಹಾರಗಳಲ್ಲಿ ಮಿಲ್ವಸ್, ಎಂಬೆಡಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮುಂತಾದ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ OpenAI ನ ಪಠ್ಯ-ಎಂಬೆಡಿಂಗ್-3-ಚಿಕ್ಕ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸ್ಕೀಮಾ ಸೆಟಪ್, ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸವಾಲುಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಹುಡುಕಾಟಗಳು ಸರಾಗವಾಗಿ ನಡೆಯುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಜೋಡಿಸಬೇಕು. ಸ್ವಲ್ಪ ತಪ್ಪಾದ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳು ಸಂಭವಿಸಿದಾಗ, "ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪ್ರಕಾರದ ಅಸಂಗತತೆ" ಯಂತಹ ದೋಷಗಳು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸಬಹುದು.

ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, Milvus ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹೋಲಿಕೆಯ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ನಡೆಸುವಾಗ ನಾವು ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ Node.js. ಸ್ಥಾಪಿತ ಸ್ಕೀಮಾ ಮತ್ತು ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿದರೂ, ಪ್ರಶ್ನೆಯಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳು ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ದೋಷನಿವಾರಣೆಯು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗಬೇಕಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನಿರಾಶಾದಾಯಕವಾಗಿ ಕಾಣಿಸಬಹುದು.

ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ದೋಷವು ವೆಕ್ಟರ್‌ನ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರದ ನಡುವಿನ ಸಂಘರ್ಷದ ಸುಳಿವು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇಲ್ಲಿ a ಫ್ಲೋಟ್ ವೆಕ್ಟರ್, ಮತ್ತು ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು L2 ಎಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ವೆಕ್ಟರ್ ಹೋಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್. FloatVector ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ L2 ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದರಿಂದ, ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸ್ಕೀಮಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಎರಡನ್ನೂ ಹತ್ತಿರದಿಂದ ನೋಡುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಬಹುದು.

ಇಲ್ಲಿ, Milvus ಮತ್ತು Node.js SDK ನಲ್ಲಿ ಈ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪ್ರಕಾರದ ಅಸಾಮರಸ್ಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವೇನು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪು ಹೆಜ್ಜೆಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಇದೇ ರೀತಿಯ ದೋಷಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಮತ್ತು ತಡೆರಹಿತ ಹುಡುಕಾಟ ಅನುಭವವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿಮ್ಮ ಮಿಲ್ವಸ್ ಸೆಟಪ್ ಅನ್ನು ನೀವು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಬಹುದು.

ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ ಹುಡುಕಾಟಗಳಿಗಾಗಿ ಮಿಲ್ವಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರದ ಅಸಾಮರಸ್ಯವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಒದಗಿಸಿದ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಎ ನ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತವೆ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪ್ರಕಾರದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಿಲ್ಲ Milvus ನಲ್ಲಿ, ವೆಕ್ಟರ್ ಹುಡುಕಾಟಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಎದುರಾಗುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ದೋಷ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ OpenAI ನ ಪಠ್ಯ-ಎಂಬೆಡಿಂಗ್-3-ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ. ಮೊದಲ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಿಲ್ವಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತದೆ Node.js SDK, ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಹುಡುಕಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು. ಇಲ್ಲಿ, ಸ್ಕೀಮಾವು ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಫ್ಲೋಟ್‌ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇದು L2 ದೂರದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಮಿಲ್ವಸ್‌ನ ಅವಶ್ಯಕತೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಕೀ, ವೆಕ್ಟರ್ ಮತ್ತು ಕಚ್ಚಾ ಪಠ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಈ ಸೆಟಪ್ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ವೆಕ್ಟರ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಸೂಚ್ಯಂಕವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ createIndex ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಸೂಚ್ಯಂಕ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು FLAT ಮತ್ತು ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು L2 ಎಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವುದು, Milvus ನಲ್ಲಿ ಸಮರ್ಥ ಹೋಲಿಕೆ ಹುಡುಕಾಟಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ಈ ಹಂತವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ದಿ L2 ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಯುಕ್ಲಿಡಿಯನ್ ದೂರವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಾಹಕಗಳ ಸಾಮೀಪ್ಯವನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ವೆಕ್ಟರ್ ಸಂಗ್ರಹಣೆ (ಫ್ಲೋಟ್‌ವೆಕ್ಟರ್) ಮತ್ತು ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪ್ರಕಾರದ ನಡುವೆ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ದೋಷಗಳು ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಈ ಭಾಗವು ಮಿಲ್ವಸ್ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಎರಡನೇ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಹಂತಗಳು ಗಮನಹರಿಸುತ್ತವೆ ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಸೂಚ್ಯಂಕ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ. ಇಲ್ಲಿ, ಹುಡುಕಾಟ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ, ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆ ವೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕಚ್ಚಾ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಮಿತಿ ನಿಯತಾಂಕವನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ಕಾರ್ಯವು ಹಿಂತಿರುಗಿದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹತ್ತಿರದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗೆ ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ, ಭವಿಷ್ಯದ ಮಿಲ್ವಸ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ವಿಸ್ತರಿತ ಹುಡುಕಾಟ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರತಿ ಘಟಕವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಸ್ಕೀಮಾ ಸೆಟಪ್‌ನಿಂದ ಹಿಡಿದು ಸೂಚ್ಯಂಕ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಹುಡುಕಾಟ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವವರೆಗೆ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರದ ಅಸಾಮರಸ್ಯವು ಸಂಭವಿಸಿದಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಸೂಚ್ಯಂಕ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆ ಇದ್ದಲ್ಲಿ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ವಿವರವಾದ ಲಾಗ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಎಚ್ಚರಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಮಾಡ್ಯುಲರ್, ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡಲಾದ ಕೋಡ್ ಮಿಲ್ವಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಸಂಕೀರ್ಣ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ ವೆಕ್ಟರ್ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳು ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆ ಹುಡುಕಾಟ. ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು, Node.js ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಹಿಂಪಡೆಯುವಾಗ ದೋಷಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಬಹುದು.

// 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();

ಮಿಲ್ವಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ವೆಕ್ಟರ್ ಹೋಲಿಕೆ ಹುಡುಕಾಟಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಮುಖಾಮುಖಿ ಎ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಿಲ್ಲ ಮಿಲ್ವಸ್‌ನಲ್ಲಿನ ದೋಷವು ವೆಕ್ಟರ್ ಶೇಖರಣೆಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಡೇಟಾ ಸ್ವರೂಪ ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆಯ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಕ್ಕಾಗಿ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪ್ರಕಾರದ ನಡುವಿನ ತಪ್ಪು ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. Milvus ನಂತಹ ವೆಕ್ಟರ್ ಹುಡುಕಾಟ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ, ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಉಚ್ಚರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ L2 (ಯೂಕ್ಲಿಡಿಯನ್ ದೂರ) ಅಥವಾ IP (ಒಳಗಿನ ಉತ್ಪನ್ನ) ನಂತಹ ವಿಭಿನ್ನ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಹುಡುಕಾಟಗಳಿಗಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರದ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, FloatVector ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ L2 ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್-ಪಾಯಿಂಟ್ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ದೂರವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಎಂಬೆಡಿಂಗ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಗೊ-ಟು ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ಸೆಟಪ್ ಈ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಿದರೆ, ಮಿಲ್ವಸ್ ದೋಷವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ, ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತದೆ.

ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು, ಸ್ಕೀಮಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು ಮತ್ತು ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಮಿಲ್ವಸ್‌ನಲ್ಲಿ, ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ವೆಕ್ಟರ್ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗಾಗಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕ್ಷೇತ್ರದ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸ್ಕೀಮಾ ರಚನೆಯನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಬಳಸಿದರೆ OpenAI ಎಂಬೆಡಿಂಗ್‌ಗಳು ಮಾದರಿ, ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್-ಪಾಯಿಂಟ್ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡಿದಂತೆ ಈ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಫ್ಲೋಟ್‌ವೆಕ್ಟರ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ಈ FloatVectors ಗಾಗಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು L2 ಗೆ ಹೊಂದಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ದೋಷಗಳನ್ನು ತಡೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶಗಳು-ಸ್ಕೀಮಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಿಂದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪ್ರಕಾರದ ಆಯ್ಕೆಯವರೆಗೆ-ಮಿಲ್ವಸ್‌ನಲ್ಲಿ ತಡೆರಹಿತ ವೆಕ್ಟರ್ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಮತ್ತೊಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು. ಮಿಲ್ವಸ್‌ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಲಕ್ಷಣವಾದ ಸೂಚ್ಯಂಕವು ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ವೇಗವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪ್ರಕಾರಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗಬೇಕು. ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗದ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಫ್ಲಾಟ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ನಂತಹ ತಪ್ಪಾಗಿ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಲಾದ ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳು ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ದೋಷದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸಬಹುದು. L2 ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ IVF_FLAT ನಂತಹ ಸೂಚ್ಯಂಕ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ FloatVectors ನೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ, ನಿಖರತೆಯನ್ನು ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳದೆ ವೇಗವಾಗಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂರಚನೆಗಳು ಹೇಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಪ್ರತಿ ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಮಿಲ್ವಸ್‌ನ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ ಸರಾಗವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.