Milvus ir OpenAI įterpimų naudojimas norint ištaisyti Node.js duomenų tipo ir metrikos tipo neatitikimo klaidą

Tipų neatitikimų supratimas ir taisymas vektorinėje paieškoje naudojant Milvus

Vektorinėje paieškoje ir duomenų bazių sprendimuose, pvz Milvus, valdyti įterpimus, sukurtus naudojant tokius modelius kaip OpenAI teksto įterpimas-3-small dažnai sukelia problemų, susijusių su schemos nustatymu, metrikos tipais ir duomenų tvarkymu. Šie elementai turi būti tiksliai suderinti, kad paieškos vyktų sklandžiai. Kai įvyksta net nedidelių konfigūracijų klaidų, tokios klaidos kaip „duomenų tipo ir metrikos tipo neatitikimas“ gali sutrikdyti procesą.

Šiuo atveju susiduriame su duomenų tipo neatitikimo problema, kai atliekame panašumo paiešką Milvus naudodami Node.js. Nepaisant nustatytos schemos ir indeksavimo praktikos, užklausoje gali atsirasti klaidų, todėl trikčių šalinimas yra būtinas. Ši problema gali atrodyti ypač varginanti, nes duomenų ir metrikos tipai idealiai turėtų būti suderinami pagal numatytuosius nustatymus.

Neatitikimo klaida rodo konfliktą tarp vektoriaus duomenų tipo, čia a FloatVector, ir metrikos tipas, nurodytas kaip L2 – įprasta vektorių panašumo metrika. Atsižvelgiant į tai, kad FloatVector paprastai yra suderinamas su L2 metrika, norint išspręsti šią problemą, gali reikėti atidžiau pažvelgti į schemos apibrėžimą ir užklausos procesą.

Išsiaiškinsime, kodėl Milvus ir Node.js SDK duomenų tipas ir metrikos tipas nesutampa. Nustatydami dažniausiai pasitaikančias klaidas ir jų sprendimus, galite tiksliai sureguliuoti Milvus sąranką, kad išvengtumėte panašių klaidų ir užtikrintumėte sklandžią paiešką.

Duomenų tipo neatitikimo sprendimas Milvus įterpiant paieškas

Pateikti scenarijai sprendžia a problemą duomenų tipo ir metrikos tipo nesutapimas „Milvus“ – dažna klaida, atsirandanti atliekant vektorinę paiešką, ypač naudojant įterpimus iš tokių modelių kaip „OpenAI“ teksto įterpimas-3-small. Pirmasis scenarijus sukuria schemą „Milvus“, naudodamas Node.js SDK, apibrėžiant reikiamus laukus vektoriniams duomenims saugoti ir ieškoti. Čia schemoje naudojamas FloatVector duomenų tipas vektoriniams duomenims saugoti, o tai atitinka Milvus reikalavimus vektoriams, kai naudojama L2 atstumo metrika. Užtikrinus, kad pirminio rakto, vektoriaus ir neapdoroto teksto laukai būtų tiksliai apibrėžti, ši sąranka leidžia tinkamai indeksuoti vektorius ir pateikti užklausas.

Be to, scenarijus naudoja komandą createIndex, kad nustatytų indeksą vektoriaus lauke. Nurodant indekso tipą kaip FLAT, o metriką kaip L2, šis veiksmas yra labai svarbus norint įgalinti efektyvią panašumo paiešką Milvus. The L2 metrika reiškia Euklido atstumą ir dažniausiai naudojamas vektorių artumui palyginti. Tačiau jei duomenų tipai nesutampa tarp vektorinės saugyklos (FloatVector) ir metrikos tipo, atsiras klaidų. Todėl ši scenarijaus dalis užtikrina, kad Milvus atpažintų ir duomenų, ir metrikos tipus, taip sumažinant neatitikimų tikimybę atliekant paieškos operacijas.

Antrajame scenarijuje dėmesys sutelkiamas į papildomus veiksmus klaidų tvarkymas ir patvirtinimas tiek indekso kūrimo, tiek paieškos užklausoms. Čia paieškos funkcija apibrėžiama atskirai, todėl vartotojai gali įvesti užklausos vektorių ir gauti rezultatus, kuriuose yra neapdorotas tekstas, susietas su suderintu vektoriumi. Naudodama limito parametrą, funkcija apriboja grąžinamų rezultatų skaičių iki artimiausio atitikimo vektoriaus. Šis metodas ne tik optimizuoja našumą, bet ir demonstruoja scenarijaus modulinį dizainą, todėl kiekvieną komponentą galima lengvai pakartotinai panaudoti būsimoms Milvus konfigūracijoms ar išplėstinei paieškos funkcijai.

Kiekvienas scenarijus apima klaidų tvarkymą, kad būtų galima pastebėti problemas ankstyvame duomenų srauto etape, nuo schemos nustatymo iki indekso kūrimo ir paieškos vykdymo. Taip užtikrinama, kad jei įvyksta duomenų tipo neatitikimas arba kyla problemų dėl indekso suderinamumo, kūrėjai būtų nedelsiant įspėjami su išsamiais žurnalais. Toks modulinis, gerai komentuojamas kodas yra labai svarbus kūrėjams, dirbantiems su Milvus sudėtinguose projektuose, kuriuose dalyvauja vektoriniai įterpimai ir panašumų paieška. Atlikdami šiuos veiksmus, kūrėjai gali geriau išlaikyti duomenų tipų ir metrikos konfigūracijų nuoseklumą, išvengdami klaidų ir efektyviai nuskaitydami įterpimus Node.js aplinkoje.

// 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();

Duomenų tipų neatitikimo supratimas vektorių panašumo paieškose naudojant Milvus

Susidūręs su a duomenų tipo neatitikimas klaida Milvus dažnai rodo nesutapimą tarp duomenų formato, naudojamo vektoriaus saugojimui, ir metrikos tipo, pasirinkto panašumui apskaičiuoti. Vektorinės paieškos sistemose, pvz., Milvus, ši problema yra ryškesnė, nes skirtingiems metrikos tipams, pvz., L2 (Euklido atstumas) arba IP (vidiniam produktui), reikalinga specifinė duomenų tipo konfigūracija, kad būtų galima veiksmingai ieškoti. Daugeliu atvejų L2 metrikos tipas naudojamas FloatVector duomenims, nes jis skaičiuoja atstumus pagal slankiojo kablelio reikšmes, todėl tai yra tinkamas pasirinkimas programoms, kuriose panašumas yra lyginamas su įterpimais. Jei sąranka neteisingai suderins šias konfigūracijas, Milvus iškels klaidą ir sustabdys paieškos užklausą.

Norint išvengti neatitikimų, būtina atsižvelgti į schemų apibrėžimus ir indeksavimo reikalavimus. „Milvus“ schemos kūrimas atliekamas nurodant kiekvieno lauko duomenų tipą kolekcijoje, ypač vektorių saugojimui. Pavyzdžiui, jei naudojate OpenAI įterpimai modelio, jums reikia FloatVector, kad išsaugotumėte šiuos įterpimus, nes jie išveda slankiojo kablelio vektorius. Be to, užtikrinus, kad šių „FloatVectors“ metrikos tipas būtų nustatytas į L2, padės išlaikyti suderinamumą ir išvengti klaidų. Kiekvienas iš šių elementų – nuo ​​schemos apibrėžimo iki metrikos tipo pasirinkimo – atlieka vientisą vektorių saugojimą ir gavimą Milvus.

Kitas svarbus aspektas yra indeksavimo konfigūracijų tvarkymas. Indeksas, pagrindinė Milvus funkcija, optimizuoja paieškos greitį, tačiau turi atitikti vektorinius duomenis ir metrikos tipą. Neteisingai sukonfigūruoti indeksai, pvz., plokštusis indeksas su nesuderinama metrika, gali suaktyvinti klaidas, panašias į tas, kurios matomos duomenų tipo neatitikimo klaidoje. Naudojant indekso tipą, pvz., IVF_FLAT, su L2 metrika, gerai suderinama su FloatVectors, palaikydama greitesnį nuskaitymą nepakenkiant tikslumui. Supratimas, kaip šios konfigūracijos sąveikauja, užtikrina, kad kiekvienas paieškos procesas veiktų sklandžiai Milvus vektorinės duomenų bazės sistemoje.