„Research Vector Search“ klaidos taisymas: „Python DateTime“ filtro sintaksės problema

Derinimas iš naujo. Vektorinės paieškos sintaksės klaidos

Aptikta sintaksės klaida užklausant a RedisJSON duomenų bazė ir vektorinė paieška, ir laiko filtras gali būti varginantys. Jei bandote filtruoti rezultatus pagal panašumą ir laiko žymą, klaida ResponseError: Sintaksės klaida 50 poslinkyje netoli DateTime gali jus išgąsdinti. 🧩

Pakartotinė paieška yra galinga atliekant sudėtingas paieškas, ypač su ja K-artimiausias kaimynas (KNN) galimybes, todėl puikiai tinka vektorinėmis panašumo paieškoms. Tačiau pridėjus papildomų filtrų, pvz., a laiko žymos būklė– gali sukelti netikėtų sintaksės klaidų. Šiame vadove bus paaiškinta, kas gali sukelti problemą ir kaip ją išspręsti.

Daugelis kūrėjų, integruojančių RedisJSON su Redisearch, kad galėtų tvarkyti tiek struktūrinius, tiek nestruktūrizuotus duomenis, susiduria su panašiais iššūkiais. Sintaksės tikslumo užtikrinimas naudojant Redisearch yra labai svarbus, ypač derinant tokius filtrus kaip KNN ir laiko žyma. Sintaksės ir Redis tarmių supratimas gali padėti atskleisti visas Redisearch sudėtingų užklausų galimybes.

Šiame straipsnyje mes išspręsime šią dažną „Research“ problemą, paaiškinsime, kodėl ji atsiranda, ir pasiūlysime sprendimus. Užtikrinkite, kad vektorinė paieška su laiko žymos sąlygomis veiktų sklandžiai ir tiksliai. 🛠️

Pakartotinės paieškos vektorinių užklausų supratimas ir įgyvendinimas naudojant laiko žymų filtrus

Aukščiau pateikti scenarijų pavyzdžiai yra skirti padėti kūrėjams atlikti sudėtingą paiešką naudojant Pakartotinis tyrimas su RedisJSON, specialiai duomenų bazei, kurioje yra ir vektoriniai, ir laiko žymos laukai. Šios sąrankos pagrindinis tikslas yra rasti elementus, kurie yra ne tik labiausiai panašūs pagal vektoriaus artumą, bet ir filtruojami pagal laiko žymos diapazoną. Tam reikia K-arčiausio kaimyno (KNN) vektoriaus paieškos ir Redis laiko žymos filtro derinio. Pirmasis scenarijus nustato užklausą, kuri ieško 10 geriausių panašių rezultatų per tam tikrą laikotarpį, naudodama lauką „DateTime“ kartu su užklausos vektoriumi, kurį sukuria įterpimo modelis. Pakartotinė paieška leidžia naudoti labai tinkintus užklausos parametrus, todėl jis idealiai tinka mašininio mokymosi programoms, kur panašumas ir datos filtravimas yra labai svarbūs, pvz., rekomendacijų sistemose, kuriose rezultatai turi būti svarbūs ir naujausi. 📅

Kad tai pasiektų, scenarijus labai priklauso nuo konkrečių pakartotinio paieškos komandų. Komanda „Užklausa“ yra labai svarbi, formuojanti užklausos objektą ir leidžianti pridėti sudėtingą filtravimo logiką su tokiomis parinktimis kaip KNN ir laiko žymos diapazonas. Pati užklausa naudoja vektorinį lauką panašumo paieškai atlikti kartu su @DateTime intervalo sąlyga, kuri filtruoja rezultatus pagal konkretų datos langą. Komanda „rūšiuoti_pagal“ padeda surikiuoti rezultatus pagal vektorinį balą, užtikrindama, kad būtų grąžinti tik patys svarbiausi dokumentai. Tai ypač naudinga atliekant užklausas, kai rezultatus reikia rūšiuoti pagal tinkintą metriką, pvz., panašumo balą, ir filtruoti pagal kitus atributus. Pavyzdžiui, jei vartotojas ieško „naujausių straipsnių apie technologijas“, KNN paieška randa artimiausius straipsnius pagal temą, o laiko žymos filtras užtikrina, kad šie straipsniai būtų naujausi. 🧠

Antrasis sprendimas patobulina šią koncepciją, įdiegdamas konvejerio struktūrą ir klaidų apdorojimą, todėl jis tampa tvirtesnis gamybai. Redis vamzdynai sujungia komandas, pagerindami našumą ir sumažindami tinklo delsą, o tai labai svarbu didelės paklausos sistemose. Ši technika yra vertinga programose, kurioms reikalingas greitas ir dažnas užklausų vykdymas, pvz., rekomendacijos internete arba duomenų stebėjimas realiuoju laiku. Scenarijuje dujotiekis sugrupuoja Redisearch komandas, kad jas efektyviai vykdytų, o tai ypač naudinga siekiant išvengti tinklo kliūčių. Be to, įtraukėme klaidų tvarkymą bandydami, išskyrus blokus, kad būtų mažesnė tikimybė, kad scenarijus suges netinkamos įvesties arba „Redis“ ryšio problemų atveju. Dėl šių patobulinimų mastelio keitimas tampa praktiškesnis realaus pasaulio scenarijuose, kur svarbiausias yra efektyvus užklausų valdymas ir atsparumas klaidoms.

Kitos svarbios komandos apima „return_fields“, kuri riboja grąžinamus laukus ir optimizuoja našumą, nuskaitant tik būtinus duomenis. Galiausiai komanda „dialect(2)“ nustato užklausos tarmę į 2 versiją, kuri reikalinga patobulintai sintaksei, naudojamai „Research“. Tai leidžia naudoti išplėstines užklausos funkcijas, pvz., vektoriaus panašumą ir sudėtingus filtrus viename užklausos sakinyje. Kartu šie scenarijai parodo, kaip „Python“ programoje „Reisearch“ galima panaudoti sudėtingus užklausų poreikius, ypač integruojant mašininio mokymosi modelius, skirtus paieškai realiuoju laiku ir filtravimui atsižvelgiant į laiko žymą. Nepriklausomai nuo to, ar naudojama rekomendacijų varikliui, ar naujienų tiekimui, Redisearch lankstumas naudojant vektorinius ir laiko žymos duomenis yra puikus pasirinkimas kuriant reaguojančias, didelio našumo programas.

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")

Tyrinėkite vektorinės paieškos iššūkius naudodami pakartotinę paiešką naudodami datos ir laiko filtrus

Vienas svarbus darbo aspektas Pakartotinis tyrimas apima laiko žyme pagrįstų filtrų valdymą kartu su vektorių panašumo paieškomis, ypač integruojant RedisJSON duomenų bazę. RedisJSON siūlo tvirtą palaikymą tvarkant struktūrinius ir pusiau struktūrinius duomenis, tačiau derinant gali kilti iššūkių KNN vektorinės paieškos su data pagrįstu filtravimu. Klaida „Sintaksės klaida poslinkyje 50 netoli datos laiko“ dažnai įvyksta, nes pakartotinės paieškos užklausos tikisi tikslios sintaksės. Kai užklausos eilutė nėra tiksliai suformatuota pagal „Research“ reikalavimus, ypač esant mišrioms sąlygoms, pvz., KNN paieškai ir dienų sekai, klaidos gali sustabdyti pažangą.

Vienas iš galimų sprendimų yra atidžiai peržiūrėti, kaip naudojamas Query objektas ir kaip išreiškiami laukai, tokie kaip vektorių panašumas ir laiko žymos. „Research“ naudoja tarmių versijas, kad atskirtų skirtingas užklausų elgsenas, todėl tais atvejais, kai kalbama apie KNN ir laiko žymes, užklausą nustatykite į dialect(2) yra būtinas. Be tinkamo dialekto „Research“ gali neteisingai interpretuoti užklausą, todėl gali atsirasti sintaksės klaidų. The sort_by ir return_fields funkcijos leidžia papildomai tinkinti, tačiau šias komandas reikia suderinti su konkrečia naudojama pakartotinio paieškos versija.

Norėdami veiksmingai išspręsti tokias klaidas, kūrėjai dažnai atlieka nedidelio įrašų paketo bandymus, kad stebėtų užklausos veikimą prieš taikydami ją visam duomenų rinkiniui. „Redis“ užklausų tikrinimas pipeline gali padėti paketų komandoms ir tvarkyti sudėtingesnes kelių komandų struktūras, padidindamas efektyvumą ir sumažindamas tinklo delsą. Suprasdami niuansus Redisearch’s query syntax ir koreguodami komandas, kad jos atitiktų konkrečią duomenų bazės versiją, kūrėjai gali išspręsti įprastas sintaksės problemas. Šios žinios yra būtinos programoms, kurios remiasi didelio našumo panašumu pagrįstomis paieškomis, pvz., rekomendacijų varikliais arba tikslinėmis turinio pateikimo sistemomis. 🛠️