Milvus un OpenAI iegulšanas izmantošana, lai labotu Node.js datu tipa un metrikas veida neatbilstības kļūdu

Veidu neatbilstību izpratne un novēršana vektoru meklēšanā ar Milvus

Vektoru meklēšanā un datu bāzu risinājumos, piemēram Milvus, pārvaldīt iegulumus, kas izveidoti ar tādiem modeļiem kā OpenAI teksta iegulšana-3-small bieži rada problēmas, kas saistītas ar shēmas iestatīšanu, metrikas veidiem un datu apstrādi. Šiem elementiem ir precīzi jāsaskaņo, lai nodrošinātu nevainojamu meklēšanu. Ja rodas pat nelielas nepareizas konfigurācijas, kļūdas, piemēram, “datu veida un metrikas veida neatbilstība”, var traucēt procesu.

Šajā gadījumā mēs saskaramies ar datu veida neatbilstības problēmu, veicot līdzības meklēšanu Milvus, izmantojot Node.js. Neskatoties uz to, ka tiek ievērota noteikta shēma un indeksēšanas prakse, vaicājumā var parādīties kļūdas, tādēļ problēmu novēršana ir būtiska. Šī problēma var šķist īpaši nomākta, jo datu un metrikas veidiem ideālā gadījumā vajadzētu būt saderīgiem pēc noklusējuma.

Neatbilstības kļūda norāda uz konfliktu starp vektora datu tipu, šeit a FloatVector, un metrikas veids, kas norādīts kā L2, kas ir izplatīta vektoru līdzības metrika. Ņemot vērā, ka FloatVector parasti ir saderīgs ar L2 metriku, šīs problēmas risināšanai var būt nepieciešams rūpīgāk izpētīt gan shēmas definīciju, gan vaicājuma procesu.

Šeit mēs izpētīsim, kas izraisa šī datu veida un metrikas veida neatbilstību Milvus un Node.js SDK. Identificējot izplatītākās kļūdas un to risinājumus, varat precīzi noregulēt Milvus iestatījumus, lai izvairītos no līdzīgām kļūdām un nodrošinātu nevainojamu meklēšanu.

Milvus datu tipu neatbilstības novēršana meklēšanas iegulšanai

Piedāvātie skripti risina problēmu a datu veida un metrikas veida neatbilstība programmā Milvus — izplatīta kļūda, kas rodas vektoru meklēšanā, īpaši, ja tiek izmantoti ieguljumi no tādiem modeļiem kā OpenAI teksta iegulšana-3-small. Pirmais skripts izveido shēmu Milvus, izmantojot Node.js SDK, definējot nepieciešamos laukus vektoru datu glabāšanai un meklēšanai. Šeit shēmā vektoru datu glabāšanai tiek izmantots datu tips FloatVector, kas atbilst Milvus prasībām attiecībā uz vektoriem, izmantojot L2 attāluma metriku. Nodrošinot, ka primārās atslēgas, vektora un neapstrādāta teksta lauki ir precīzi definēti, šī iestatīšana ļauj pareizi indeksēt vektorus un veikt vaicājumus.

Turklāt skripts izmanto komandu createIndex, lai vektora laukā iestatītu indeksu. Norādot indeksa veidu kā FLAT un metriku kā L2, šis solis ir būtisks, lai Milvus iespējotu efektīvu līdzības meklēšanu. The L2 metrika apzīmē Eiklīda attālumu un parasti tiek izmantots vektoru tuvuma salīdzināšanai. Tomēr, ja ir datu tipu neatbilstība starp vektoru krātuvi (FloatVector) un metrikas veidu, radīsies kļūdas. Tāpēc šī skripta daļa nodrošina, ka Milvus atpazīst gan datu, gan metrikas veidus, samazinot nesakritību iespējamību izguves darbību laikā.

Otrajā skriptā papildu darbības koncentrējas uz kļūdu apstrāde un validācija gan indeksa izveidei, gan meklēšanas vaicājumiem. Šeit meklēšanas funkcija ir definēta atsevišķi, ļaujot lietotājiem ievadīt vaicājuma vektoru un izgūt rezultātus, kas ietver neapstrādātu tekstu, kas saistīts ar atbilstošo vektoru. Izmantojot limita parametru, funkcija ierobežo atgriezto rezultātu skaitu līdz tuvākajam atbilstības vektoram. Šī pieeja ne tikai optimizē veiktspēju, bet arī demonstrē skripta modulāro dizainu, padarot katru komponentu viegli atkārtoti lietojamu turpmākajām Milvus konfigurācijām vai paplašinātai meklēšanas funkcionalitātei.

Katrā skriptā ir iekļauta kļūdu apstrāde, lai agrīnā datu plūsmas posmā konstatētu problēmas, sākot no shēmas iestatīšanas līdz indeksa izveidei un meklēšanas izpildei. Tas nodrošina, ka, ja rodas datu tipu neatbilstība vai rodas problēmas ar indeksu saderību, izstrādātāji tiek nekavējoties brīdināti ar detalizētiem žurnāliem. Šāds modulārs, labi komentēts kods ir ļoti svarīgs izstrādātājiem, kas strādā ar Milvus sarežģītos projektos, kas ietver vektoru iegulšanas un līdzības meklēšana. Veicot šīs darbības, izstrādātāji var labāk uzturēt konsekvenci starp datu veidiem un metrikas konfigurācijām, izvairoties no kļūdām, vienlaikus efektīvi izgūstot iegulšanas Node.js vidēs.

// 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();

Datu tipu neatbilstības izpratne vektoru līdzības meklējumos ar Milvus

Tikšanās ar a datu tipu neatbilstība kļūda Milvus bieži norāda uz neatbilstību starp vektoru glabāšanai izmantoto datu formātu un līdzības aprēķināšanai izvēlēto metrikas veidu. Vektoru meklēšanas sistēmās, piemēram, Milvus, šī problēma ir izteiktāka, jo dažādiem metrikas veidiem, piemēram, L2 (Eiklīda attālums) vai IP (iekšējais produkts), efektīvai meklēšanai ir nepieciešama īpaša datu tipa konfigurācija. Vairumā gadījumu L2 metrikas veids tiek izmantots FloatVector datiem, jo ​​tas aprēķina attālumus, pamatojoties uz peldošā komata vērtībām, padarot to par piemērotu izvēli lietojumprogrammām, kas saistītas ar līdzību salīdzināšanu ar iegulšanu. Ja iestatīšana nesaskaņo šīs konfigurācijas, Milvus parādīs kļūdu, apturot meklēšanas vaicājumu.

Lai izvairītos no neatbilstībām, ir svarīgi ņemt vērā shēmu definīcijas un indeksēšanas prasības. Programmā Milvus shēmas izveide tiek veikta, kolekcijā norādot katra lauka datu tipu, īpaši vektoru glabāšanai. Piemēram, ja izmantojat OpenAI iegulšana modeli, jums ir nepieciešams FloatVector, lai saglabātu šīs iegulšanas, kad tās izvada peldošā komata vektorus. Turklāt, ja šiem FloatVectors metrikas veids ir iestatīts uz L2, tas palīdzēs saglabāt saderību un novērst kļūdas. Katrs no šiem elementiem — no shēmas definīcijas līdz metrikas veida atlasei — spēlē lomu bezšuvju vektoru glabāšanā un izguvē Milvus.

Vēl viens svarīgs aspekts ir indeksēšanas konfigurāciju apstrāde. Indekss, galvenā Milvus funkcija, optimizē izguves ātrumu, taču tam ir jāatbilst vektora datiem un metrikas veidam. Nepareizi konfigurēti indeksi, piemēram, plakanais indekss ar nesaderīgu metriku, var izraisīt kļūdas, kas ir līdzīgas tām, kas redzamas datu tipa neatbilstības kļūdā. Izmantojot indeksa veidu, piemēram, IVF_FLAT ar L2 metriku, tas labi sakrīt ar FloatVectors, atbalstot ātrāku izguvi, neapdraudot precizitāti. Izpratne par to, kā šīs konfigurācijas mijiedarbojas, nodrošina, ka katrs meklēšanas process darbojas nevainojami Milvus vektoru datu bāzes ietvaros.