Redisearch vektora meklēšanas kļūdas labošana: Python DateTime filtra sintakses problēma

Vektoru meklēšanas sintakses kļūdu atkārtota atkļūdošana

Vaicāšanas laikā radusies sintakses kļūda a RedisJSON datu bāze gan vektoru meklēšana, gan laika filtrs var būt nomākta. Ja mēģināt filtrēt rezultātus, pamatojoties uz līdzību un laika zīmogu, kļūda ResponseError: Sintakses kļūda 50. nobīdē netālu no datuma laika, iespējams, jūs apgrūtina. 🧩

Atkārtota meklēšana ir spēcīga, lai apstrādātu sarežģītus meklējumus, jo īpaši ar to K tuvākais kaimiņš (KNN) iespējas, kas padara to par lielisku vektoru līdzības meklējumiem. Tomēr, pievienojot papildu filtrus, piemēram, a laika zīmoga stāvoklis— var izraisīt neparedzētas sintakses kļūdas. Šajā rokasgrāmatā tiks aplūkots, kas varētu izraisīt problēmu un kā to atrisināt.

Daudzi izstrādātāji, kas integrē RedisJSON ar Redisearch, lai apstrādātu gan strukturētus, gan nestrukturētus datus, saskaras ar līdzīgām problēmām. Redisearch sintakses precizitātes nodrošināšana ir ļoti svarīga, jo īpaši, ja tiek apvienoti tādi filtri kā KNN un laikspiedols. Izpratne par sintakse un Redis dialektiem var palīdzēt pilnībā izmantot Redisearch sarežģītu vaicājumu potenciālu.

Šajā rakstā mēs novērsīsim šo izplatīto Redsearch problēmu, izpētīsim, kāpēc tā rodas, un piedāvāsim risinājumus. Nodrošināsim, lai vektoru meklēšana ar laikspiedolu nosacījumiem darbotos vienmērīgi un precīzi. 🛠️

Redsearch Vector vaicājumu izpratne un ieviešana ar laikspiedolu filtriem

Iepriekš sniegtie skriptu piemēri ir paredzēti, lai palīdzētu izstrādātājiem veikt sarežģītu meklēšanu, izmantojot Atkārtota izpēte ar RedisJSON, īpaši datu bāzei, kurā ir gan vektoru, gan laikspiedolu lauki. Šajā iestatījumā galvenais mērķis ir atrast vienumus, kas ir ne tikai vislīdzīgākie vektora tuvuma ziņā, bet arī filtrēti pēc laikspiedola diapazona. Tam nepieciešama K tuvākā kaimiņa (KNN) vektoru meklēšanas un Redis laikspiedolu filtra kombinācija. Pirmais skripts iestata vaicājumu, kas noteiktā laika posmā meklē 10 līdzīgākos rezultātus, izmantojot lauku Datums un laiks kopā ar iegulšanas modeļa radīto vaicājuma vektoru. Redisearch ļauj izmantot ļoti pielāgotus vaicājuma parametrus, kas padara to ideāli piemērotu mašīnmācīšanās lietojumprogrammām, kur gan līdzība, gan datuma filtrēšana ir ļoti svarīga, piemēram, ieteikumu sistēmās, kur rezultātiem ir jābūt gan atbilstošiem, gan neseniem. 📅

Lai to panāktu, skripts lielā mērā paļaujas uz īpašām Redsearch komandām. Komanda 'Query' ir būtiska, veidojot vaicājuma objektu un ļaujot mums pievienot sarežģītu filtrēšanas loģiku ar tādām opcijām kā KNN un laikspiedolu diapazons. Pats vaicājums izmanto vektora lauku, lai veiktu līdzības meklēšanu, apvienojumā ar diapazona nosacījumu @DateTime, kas filtrē rezultātus pēc noteikta datuma loga. Komanda "sort_by" palīdz sakārtot rezultātus pēc vektora rezultāta, nodrošinot, ka tiek atgriezti tikai visatbilstošākie dokumenti. Tas ir īpaši noderīgi, veicot vaicājumus, kur rezultāti ir jāsakārto atbilstoši pielāgotai metrikai, piemēram, līdzības rādītājam, un jāfiltrē pēc citiem atribūtiem. Piemēram, ja lietotājs meklē “jaunākie raksti par tehnoloģijām”, KNN meklēšana atrod tuvākos rakstus pēc tēmas, un laikspiedolu filtrs nodrošina, ka šie raksti ir nesen. 🧠

Otrais risinājums paplašina šo koncepciju, ieviešot cauruļvada struktūru un kļūdu apstrādi, padarot to izturīgāku ražošanā. Redis cauruļvadi kombinē komandas, uzlabojot veiktspēju un samazinot tīkla latentumu, kas ir ļoti svarīgi sistēmās ar augstu pieprasījumu. Šis paņēmiens ir vērtīgs lietojumprogrammās, kurām nepieciešama ātra un bieža vaicājumu izpilde, piemēram, tiešsaistes ieteikumi vai reāllaika datu uzraudzība. Skriptā konveijers sagrupē Redisearch komandas, lai tās efektīvi izpildītu, kas ir īpaši noderīgi, lai novērstu tīkla vājās vietas. Turklāt mēs iekļāvām kļūdu apstrādi try-izņemot bloku veidā, nodrošinot mazāku skripta avārijas iespējamību nederīgas ievades vai Redis savienojuma problēmu gadījumā. Šie uzlabojumi padara to praktiskāku mērogošanu reālos scenārijos, kur efektīva vaicājumu pārvaldība un kļūdu noturība ir vissvarīgākā.

Citas svarīgas komandas ietver “return_fields”, kas ierobežo atgrieztos laukus, optimizējot veiktspēju, izgūstot tikai nepieciešamos datus. Visbeidzot, komanda `dialect(2) iestata vaicājuma dialektu uz 2. versiju, kas ir nepieciešama uzlabotajai sintaksei, ko izmanto Redisearch. Tas ļauj izmantot uzlabotas vaicājuma funkcijas, piemēram, vektoru līdzību un sarežģītus filtrus vienā vaicājuma priekšrakstā. Šie skripti kopā parāda, kā programmā Python var izmantot Redisearch, lai apstrādātu sarežģītas vaicājumu vajadzības, jo īpaši, integrējot mašīnmācīšanās modeļus reāllaika meklēšanai un filtrēšanai laika zīmoga jutīgā kontekstā. Neatkarīgi no tā, vai tas tiek lietots ieteikumu programmai vai ziņu plūsmai, Redisearch elastība ar vektoru un laikspiedolu datiem padara to par lielisku izvēli reaģējošu, augstas veiktspējas lietojumprogrammu izveidei.

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")

Izpētiet vektoru meklēšanas izaicinājumus, izmantojot atkārtotu meklēšanu, izmantojot datuma un laika filtri

Viens svarīgs aspekts darbā ar Atkārtota izpēte ietver uz laikspiedolu balstītu filtru pārvaldību kopā ar vektoru līdzības meklēšanu, īpaši, integrējot RedisJSON datu bāzi. RedisJSON piedāvā stabilu atbalstu strukturētu un daļēji strukturētu datu apstrādei, taču apvienojot var rasties problēmas KNN vektoru meklēšana ar datumu filtrēšanu. Kļūda "Sintakses kļūda 50. nobīdē netālu no datuma laika" bieži rodas, jo Redsearch vaicājumi paredz precīzu sintaksi. Ja vaicājuma virkne nav precīzi formatēta atbilstoši Redisearch prasībām, jo ​​īpaši jauktiem nosacījumiem, piemēram, KNN meklēšanai un datumu diapazonam, kļūdas var apturēt progresu.

Viens no iespējamiem risinājumiem ir rūpīgi pārskatīt lietošanas veidu Query objektu un kā tiek izteikti lauki, piemēram, vektoru līdzība un laikspiedoli. Reizsearch izmanto dialektu versijas, lai atšķirtu dažādas vaicājumu darbības, tāpēc gadījumos, kas saistīti ar KNN un laikspiedoliem, vaicājuma iestatīšana dialect(2) ir būtiska. Bez pareizā dialekta Redisearch var nepareizi interpretēt vaicājumu, izraisot sintakses kļūdas. The sort_by un return_fields funkcijas ļauj veikt papildu pielāgošanu, taču šīs komandas ir jāsaskaņo ar konkrēto izmantoto Redsearch versiju.

Lai efektīvi novērstu šādas kļūdas, izstrādātāji bieži veic testus nelielai ierakstu grupai, lai novērotu vaicājuma darbību, pirms to lieto pilnai datu kopai. Vaicājumu testēšana programmā Redis pipeline var palīdzēt pakešu komandas un apstrādāt sarežģītākas vairāku komandu struktūras, palielinot efektivitāti un samazinot tīkla latentumu. Izprotot nianses par Redisearch’s query syntax un pielāgojot komandas, lai tās atbilstu konkrētajai datu bāzes versijai, izstrādātāji var atrisināt bieži sastopamas sintakses problēmas. Šīs zināšanas ir būtiskas lietojumprogrammām, kas paļaujas uz augstas veiktspējas līdzību balstītiem meklējumiem, piemēram, ieteikumu programmām vai mērķtiecīgām satura piegādes sistēmām. 🛠️