Redisearch 벡터 검색 오류 수정: Python DateTime 필터 구문 문제

DateTime 필터를 사용한 Redisearch 벡터 검색 문제 해결

백엔드 쿼리를 위해 RedisJSON 및 Redisearch와 함께 Python 사용

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}")

대체 솔루션: 견고성을 위해 파이프라인 및 오류 처리 사용

Redis 파이프라인 및 오류 관리를 활용하는 Python 백엔드 스크립트

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 벡터 및 타임스탬프 쿼리에 대한 일반적인 질문

1. Redisearch는 어떤 용도로 사용되나요?
2. Redisearch는 전체 텍스트 검색 색인 생성, 벡터 기반 유사성 검색 처리, 복잡한 쿼리 지원에 사용되는 강력한 도구입니다. Redis, 추천 엔진과 같은 애플리케이션에 이상적입니다.
3. Redisearch에서 구문 오류를 어떻게 해결합니까?
4. 다음과 같은 필드를 포함하여 쿼리 구문을 확인하세요. DateTime 그리고 vector 형식이 올바르게 지정되었습니다. 설정 dialect Redisearch의 요구 사항에 맞는 버전을 설치하면 오류 해결에도 도움이 될 수 있습니다.
5. Redisearch가 복잡한 필터링을 처리할 수 있나요?
6. 예, Redisearch는 구문을 주의 깊게 따르는 한 벡터 필드와 타임스탬프 필터를 모두 사용하여 복잡한 필터링을 허용합니다. 사용 Query 그리고 sort_by 정밀한 제어를 위해
7. Redisearch에서 방언 명령이 필요한 이유는 무엇입니까?
8. 지정 dialect (예: 방언 2) Redisearch가 쿼리 구문을 정확하게 해석하도록 보장합니다. 이는 날짜 범위와 함께 KNN과 같은 고급 필터링 옵션을 사용할 때 필수적입니다.
9. 파이프라인은 어떻게 Redisearch 성능을 향상시킬 수 있나요?
10. 사용 pipeline 명령을 일괄 처리하여 네트워크 대기 시간을 줄이고 보다 효율적인 데이터 쿼리를 허용합니다. 특히 트래픽이 많은 애플리케이션이나 실시간 애플리케이션에 유용합니다.
11. Redisearch에서 결과가 반환되지 않으면 어떻게 해야 합니까?
12. 구문 오류 또는 잘못 구성된 값으로 쿼리 필드와 값이 정확한지 확인하십시오. vector 또는 DateTime 필드가 문제일 수 있습니다. 테스트 쿼리를 사용하여 디버깅하면 문제의 범위를 좁히는 데 도움이 됩니다.
13. Redisearch 쿼리를 어떻게 디버깅할 수 있나요?
14. 작은 쿼리로 테스트하거나 Redis의 CLI를 사용하면 구문 문제가 드러날 수 있습니다. 다음과 같은 개별 명령을 시도합니다. Query 그들을 결합하기 전에 또 다른 효과적인 전략입니다.
15. Redisearch가 실시간 데이터를 처리할 수 있나요?
16. 예, Redisearch는 실시간 애플리케이션에 매우 적합하며, 특히 실시간 데이터 검색에 대한 응답 시간을 줄이는 파이프라인과 같은 최적화된 쿼리 및 기술과 결합될 때 더욱 그렇습니다.
17. RedisJSON과 Redisearch의 차이점은 무엇입니까?
18. RedisJSON은 JSON 데이터 저장 및 관리에 중점을 두고 있으며 Redisearch는 고급 검색 기능을 제공합니다. 이를 결합하여 구조화되고 효율적인 검색 기반 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
19. Redisearch는 대규모 데이터베이스에 효율적인가요?
20. Redisearch는 효율적이지만 쿼리 최적화에 따라 다릅니다. 파이프라인 및 캐싱 사용 및 결과 필드 제한 return_fields 대규모 데이터 세트의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Redisearch 쿼리 최적화에 대한 최종 생각

Redisearch를 사용한 벡터 검색은 강력하지만 특히 DateTime과 같은 필터와 결합할 때 올바른 구문이 필요합니다. 올바른 방언 설정을 포함하여 쿼리를 올바르게 구성하면 오류를 방지하는 데 큰 차이를 만들 수 있습니다. 예를 들어, 벡터 필드와 타임스탬프 필터가 올바르게 지정되었는지 확인하면 일반적인 구문 문제를 방지할 수 있습니다.

고성능 검색이 필요한 시스템의 경우 Redisearch는 올바르게 최적화되면 탁월합니다. Redis 파이프라인을 사용하여 일괄적으로 테스트하고 반환된 필드를 신중하게 선택하면 효율성이 크게 향상됩니다. 이러한 모범 사례를 통해 확장 가능하고 정확한 검색 기능을 구축할 때 보다 원활한 환경을 구현할 수 있습니다. 🛠️