ಮರುಶೋಧನೆ ವೆಕ್ಟರ್ ಹುಡುಕಾಟ ದೋಷವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ: ಪೈಥಾನ್ ಡೇಟ್ಟೈಮ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಸಮಸ್ಯೆ

ಮರುಶೋಧನೆ ವೆಕ್ಟರ್ ಹುಡುಕಾಟ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಪ್ರಶ್ನಿಸುವಾಗ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ದೋಷವನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿದೆ a RedisJSON ಡೇಟಾಬೇಸ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ಸಮಯ ಫಿಲ್ಟರ್ ಎರಡರಲ್ಲೂ ನಿರಾಶಾದಾಯಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ನೀವು ಹೋಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ದೋಷ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ದೋಷ: DateTime ಬಳಿ ಆಫ್‌ಸೆಟ್ 50 ರಲ್ಲಿ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ದೋಷವು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಹೊರಹಾಕುತ್ತಿರಬಹುದು. 🧩

ಮರುಶೋಧನೆಯು ಸಂಕೀರ್ಣ ಹುಡುಕಾಟಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅದರೊಂದಿಗೆ K-ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಯ (KNN) ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು, ಇದು ವೆಕ್ಟರ್ ಆಧಾರಿತ ಹೋಲಿಕೆ ಹುಡುಕಾಟಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು - ಎ ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್ ಸ್ಥಿತಿ- ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ದೋಷಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಹರಿಸುವುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಧುಮುಕುತ್ತದೆ.

ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು RedisJSON ಅನ್ನು Redisearch ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಅನೇಕ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಾರೆ. ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕೆಎನ್‌ಎನ್ ಮತ್ತು ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ನಂತಹ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವಾಗ, ಮರುಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ರೆಡಿಸ್ ಉಪಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಾಗಿ ಮರುಶೋಧನೆಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಈ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮರುಶೋಧನೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತೇವೆ, ಅದು ಏಕೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತೇವೆ. ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್ ಷರತ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ವೆಕ್ಟರ್ ಹುಡುಕಾಟವು ಸರಾಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿ ಸಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳೋಣ. 🛠️

ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಮರುಶೋಧನೆ ವೆಕ್ಟರ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು

ಮೇಲೆ ಒದಗಿಸಲಾದ ಉದಾಹರಣೆ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಕೀರ್ಣ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಮರುಶೋಧನೆ RedisJSON ಜೊತೆಗೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ವೆಕ್ಟರ್ ಮತ್ತು ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಾಗಿ. ಈ ಸೆಟಪ್‌ನಲ್ಲಿ, ವೆಕ್ಟರ್ ಸಾಮೀಪ್ಯದ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಹೋಲುವ ಐಟಂಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್ ಶ್ರೇಣಿಯಿಂದ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಇದಕ್ಕೆ K-ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಯ (KNN) ವೆಕ್ಟರ್ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು Redis ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ನ ಸಂಯೋಜನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಮೊದಲ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್‌ನಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆ ವೆಕ್ಟರ್ ಜೊತೆಗೆ `ಡೇಟ್‌ಟೈಮ್` ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯದ ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ ಟಾಪ್ 10 ಸಮಾನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ. ಮರುಶೋಧನೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಪ್ರಶ್ನೆ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಹೋಲಿಕೆ ಮತ್ತು ದಿನಾಂಕ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಎರಡೂ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಸಂಬಂಧಿತ ಮತ್ತು ಇತ್ತೀಚಿನ ಎರಡೂ ಆಗಿರಬೇಕು. 📅

ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮರುಶೋಧನೆ ಆಜ್ಞೆಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ. `Query` ಆಜ್ಞೆಯು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿದೆ, ಇದು ಪ್ರಶ್ನೆ ವಸ್ತುವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು KNN ಮತ್ತು ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್ ಶ್ರೇಣಿಯಂತಹ ಆಯ್ಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ತರ್ಕವನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದಿನಾಂಕ ವಿಂಡೋಗೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವ `@DateTime` ಶ್ರೇಣಿಯ ಸ್ಥಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಹೋಲಿಕೆ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಸ್ವತಃ ವೆಕ್ಟರ್ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. `sort_by` ಆಜ್ಞೆಯು ವೆಕ್ಟರ್ ಸ್ಕೋರ್ ಮೂಲಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ತವಾದ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪ್ರಕಾರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಆರ್ಡರ್ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಹೋಲಿಕೆ ಸ್ಕೋರ್ ಮತ್ತು ಇತರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಂದ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬಳಕೆದಾರರು "ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಇತ್ತೀಚಿನ ಲೇಖನಗಳನ್ನು" ಹುಡುಕುತ್ತಿದ್ದರೆ, KNN ಹುಡುಕಾಟವು ವಿಷಯದ ಮೂಲಕ ಹತ್ತಿರದ ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಈ ಲೇಖನಗಳು ಇತ್ತೀಚಿನವು ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. 🧠

ಎರಡನೇ ಪರಿಹಾರವು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ರಚನೆ ಮತ್ತು ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಇದು ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ರೆಡಿಸ್ ಬ್ಯಾಚ್‌ನಲ್ಲಿನ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಕಮಾಂಡ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಲೇಟೆನ್ಸಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಬೇಡಿಕೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಆನ್‌ಲೈನ್ ಶಿಫಾರಸುಗಳು ಅಥವಾ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್‌ನಂತಹ ತ್ವರಿತ ಮತ್ತು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಈ ತಂತ್ರವು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ. ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಗುಂಪುಗಳು ಮರುಶೋಧನೆಯು ಅವುಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಆದೇಶಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟುವಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಅಮಾನ್ಯ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಅಥವಾ ರೆಡಿಸ್ ಸಂಪರ್ಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಆಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಕಡಿಮೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಪ್ರಯತ್ನದ ರೂಪದಲ್ಲಿ ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ನಾವು ಸೇರಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಈ ಸುಧಾರಣೆಗಳು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್‌ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಸಮರ್ಥ ಪ್ರಶ್ನೆ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ದೋಷ ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕತ್ವವು ಅತ್ಯುನ್ನತವಾಗಿದೆ.

ಇತರ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಆಜ್ಞೆಗಳು `ರಿಟರ್ನ್_ಫೀಲ್ಡ್ಸ್` ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ, ಇದು ಹಿಂತಿರುಗಿದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಅಗತ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹಿಂಪಡೆಯುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಕೊನೆಯದಾಗಿ, `ಡಯಲೆಕ್ಟ್(2)` ಆಜ್ಞೆಯು ಪ್ರಶ್ನೆ ಉಪಭಾಷೆಯನ್ನು ಆವೃತ್ತಿ 2 ಗೆ ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಮರುಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾದ ವರ್ಧಿತ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್‌ಗೆ ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಒಂದೇ ಪ್ರಶ್ನೆ ಹೇಳಿಕೆಯೊಳಗೆ ವೆಕ್ಟರ್ ಹೋಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳಂತಹ ಸುಧಾರಿತ ಪ್ರಶ್ನೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗೆ ಇದು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಒಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ, ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಮರುಶೋಧನೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಹುಡುಕಾಟಕ್ಕಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವಾಗ ಮತ್ತು ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್-ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಮಾಡುವಾಗ. ಶಿಫಾರಸು ಎಂಜಿನ್ ಅಥವಾ ನ್ಯೂಸ್‌ಫೀಡ್‌ಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ವೆಕ್ಟರ್ ಮತ್ತು ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಮರುಶೋಧನೆಯ ನಮ್ಯತೆಯು ಸ್ಪಂದಿಸುವ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.

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}")

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")

DateTime ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಮರುಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ವೆಕ್ಟರ್ ಹುಡುಕಾಟ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎಕ್ಸ್‌ಪ್ಲೋರಿಂಗ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶ ಮರುಶೋಧನೆ ವೆಕ್ಟರ್ ಹೋಲಿಕೆಯ ಹುಡುಕಾಟಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್ ಆಧಾರಿತ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ RedisJSON ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವಾಗ. ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಅರೆ-ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು RedisJSON ದೃಢವಾದ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವಾಗ ಸವಾಲುಗಳು ಉದ್ಭವಿಸಬಹುದು KNN ವೆಕ್ಟರ್ ಹುಡುಕಾಟಗಳು ದಿನಾಂಕ ಆಧಾರಿತ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಜೊತೆಗೆ. "ಡೇಟ್‌ಟೈಮ್ ಬಳಿ ಆಫ್‌ಸೆಟ್ 50 ರಲ್ಲಿ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ದೋಷ" ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಮರುಶೋಧನೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ನಿಖರವಾದ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತವೆ. ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಮರುಶೋಧನೆಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿಗೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮಾಡದಿದ್ದಾಗ-ವಿಶೇಷವಾಗಿ KNN ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ದಿನಾಂಕ ಶ್ರೇಣಿಯಂತಹ ಮಿಶ್ರ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ-ದೋಷಗಳು ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಬಹುದು.

ಬಳಕೆಯನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಒಂದು ಸಂಭಾವ್ಯ ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ Query ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಮತ್ತು ವೆಕ್ಟರ್ ಹೋಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮರುಶೋಧನೆಯು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಶ್ನೆ ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಆಡುಭಾಷೆಯ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ KNN ಮತ್ತು ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ, ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು dialect(2) ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಸರಿಯಾದ ಉಪಭಾಷೆಯಿಲ್ಲದೆ, ಮರುಶೋಧನೆಯು ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಬಹುದು, ಇದು ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ದೋಷಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ದಿ sort_by ಮತ್ತು return_fields ಕಾರ್ಯಗಳು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಈ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿರುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮರುಶೋಧನೆ ಆವೃತ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ.

ಅಂತಹ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸಲು, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೊದಲು ಪ್ರಶ್ನೆ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಲು ದಾಖಲೆಗಳ ಸಣ್ಣ ಬ್ಯಾಚ್‌ನಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತಾರೆ. Redis ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ pipeline ಬ್ಯಾಚ್ ಕಮಾಂಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಬಹು-ಕಮಾಂಡ್ ರಚನೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ, ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸುಪ್ತತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನ ಸೂಕ್ಷ್ಮಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ Redisearch’s query syntax ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಆವೃತ್ತಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದುವಂತೆ ಆದೇಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು. ಶಿಫಾರಸು ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಉದ್ದೇಶಿತ ವಿಷಯ ವಿತರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಂತಹ ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಹೋಲಿಕೆ-ಆಧಾರಿತ ಹುಡುಕಾಟಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಈ ಜ್ಞಾನವು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. 🛠️