Milvus 및 OpenAI 임베딩을 사용하여 Node.js 데이터 유형 및 지표 유형 불일치 오류 수정

대체 솔루션 1: Milvus Node.js SDK에서 스키마 조정 및 호환성 검증

솔루션은 백엔드 스키마 조정, 인덱스 생성 및 쿼리 검증을 위해 Milvus Node.js SDK를 사용합니다.

// 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

대체 솔루션 2: 오류 처리 및 단위 테스트를 통해 데이터 검증 구현

솔루션은 Milvus SDK와 함께 Node.js를 사용하여 유효성 검사, 오류 처리 및 데이터 일관성을 위한 단위 테스트를 통합합니다.

// 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 데이터 유형 불일치 및 벡터 검색에 대해 자주 묻는 질문

1. 벡터 검색 중 Milvus에서 데이터 유형 불일치의 원인은 무엇입니까?
2. 데이터 유형 불일치는 일반적으로 다음과 같은 벡터의 데이터 유형이 있을 때 발생합니다. FloatVector은(는) 사용된 측정항목 유형과 일치하지 않습니다. L2. Milvus에서는 유사성 검색을 효과적으로 수행하려면 메트릭과 데이터 유형이 정렬되어야 합니다.
3. Milvus에서 데이터 유형 불일치 오류를 방지하려면 어떻게 해야 합니까?
4. 이러한 오류를 방지하려면 data type 벡터 중 측정항목 유형과 일치합니다. 예를 들어 FloatVector 데이터, L2 부동 소수점 계산에 최적화되어 있으므로 metric을 지정해야 합니다.
5. Milvus 벡터 검색에 권장되는 인덱스 유형이 있습니까?
6. 부동 소수점 벡터를 사용한 유사성 검색의 경우 IVF_FLAT 인덱스와 결합된 L2 측정항목이 일반적인 선택입니다. 이 설정은 데이터 유형과 측정항목 간의 호환성을 보장하면서 효율적인 벡터 비교를 지원합니다.
7. OpenAI 임베딩을 저장하려면 어떤 스키마 설정을 사용해야 합니까?
8. OpenAI 임베딩을 사용할 때 벡터를 다음과 같이 저장하도록 Milvus의 스키마를 구성합니다. FloatVector 임베딩 모델의 출력과 일치하는 차원을 사용합니다. 또한, L2 metric 검색 시 정확한 거리 계산을 위해 선택되었습니다.
9. 오류 메시지에 "is_float_data_type == is_float_metric_type"이 참조되는 이유는 무엇입니까?
10. 이 메시지는 메트릭 및 벡터 데이터 유형이 정렬되지 않았음을 나타냅니다. 밀버스에서는 L2 측정항목 기대 FloatVector 데이터 유형이 일치하지 않으면 이 오류가 발생합니다.

Milvus 임베딩 검색의 데이터 유형 및 메트릭 오류 해결

Milvus에서 데이터 유형 불일치를 해결하려면 스키마 정의를 검토하고 데이터 및 메트릭 호환성을 확인하는 것이 필수적입니다. 스키마 및 인덱스 설정에서 L2 메트릭과 함께 FloatVector 데이터 유형을 사용하면 검색 중 오류를 방지할 수 있습니다. 이러한 요소를 올바르게 정렬하면 안정적인 벡터 검색이 보장됩니다.

또한 오류 처리 및 모듈식 코드를 구현하면 검색 성능이 향상되고 구성이 잘못된 경우 문제를 해결할 수 있습니다. Milvus를 주의 깊게 구성하고 검색 쿼리를 테스트하면 이러한 문제가 크게 줄어들어 임베딩 기반 벡터 유사성 애플리케이션에 시스템을 효율적으로 만들 수 있습니다.