Node.js ഡാറ്റ തരവും മെട്രിക് തരവും പൊരുത്തക്കേട് പിശക് പരിഹരിക്കാൻ Milvus, OpenAI എംബെഡ്ഡിംഗുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു

മിൽവസുമായി വെക്റ്റർ തിരയലിൽ തരം പൊരുത്തക്കേടുകൾ മനസ്സിലാക്കുകയും പരിഹരിക്കുകയും ചെയ്യുക

വെക്റ്റർ തിരയലിലും ഡാറ്റാബേസ് പരിഹാരങ്ങളിലും മിൽവസ്, പോലുള്ള മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സൃഷ്ടിച്ച എംബെഡിംഗുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു OpenAI-യുടെ ടെക്സ്റ്റ്-എംബെഡിംഗ്-3-ചെറുത് സ്കീമ സജ്ജീകരണം, മെട്രിക് തരങ്ങൾ, ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്ന വെല്ലുവിളികളിലേക്ക് പലപ്പോഴും നയിക്കുന്നു. തിരയലുകൾ സുഗമമായി നടക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഈ ഘടകങ്ങൾ കൃത്യമായി വിന്യസിക്കണം. ചെറിയ തെറ്റായ കോൺഫിഗറേഷനുകൾ പോലും സംഭവിക്കുമ്പോൾ, "ഡാറ്റ തരവും മെട്രിക് തരം പൊരുത്തക്കേടും" പോലുള്ള പിശകുകൾ പ്രക്രിയയെ തടസ്സപ്പെടുത്താം.

ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, Milvus-ൽ ഒരു സമാനത തിരയൽ നടത്തുമ്പോൾ ഞങ്ങൾ ഒരു ഡാറ്റാ ടൈപ്പ് പൊരുത്തക്കേട് പ്രശ്നം നേരിടുന്നു Node.js. സ്ഥാപിത സ്കീമയും ഇൻഡെക്സിംഗ് രീതികളും പിന്തുടരുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ചോദ്യത്തിൽ പിശകുകൾ പ്രത്യക്ഷപ്പെടാം, ഇത് ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ് അനിവാര്യമാക്കുന്നു. ഡാറ്റയും മെട്രിക് തരങ്ങളും ഡിഫോൾട്ടായി അനുയോജ്യമായിരിക്കണം എന്നതിനാൽ, ഈ പ്രശ്നം പ്രത്യേകിച്ച് നിരാശാജനകമായി തോന്നാം.

പൊരുത്തക്കേട് പിശക് വെക്റ്ററിൻ്റെ ഡാറ്റ തരം തമ്മിലുള്ള വൈരുദ്ധ്യത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, ഇവിടെ a ഫ്ലോട്ട് വെക്റ്റർ, കൂടാതെ വെക്റ്റർ സാമ്യതയിൽ ഒരു സാധാരണ മെട്രിക് ആയ L2 ആയി വ്യക്തമാക്കിയ മെട്രിക് തരം. FloatVector സാധാരണയായി L2 മെട്രിക്കുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിനാൽ, ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിന് സ്കീമ നിർവചനവും അന്വേഷണ പ്രക്രിയയും സൂക്ഷ്മമായി പരിശോധിക്കേണ്ടതുണ്ട്.

Milvus-ലും Node.js SDK-യിലും ഈ ഡാറ്റ തരവും മെട്രിക് തരവും പൊരുത്തക്കേടുണ്ടാക്കുന്നത് എന്താണെന്ന് ഞങ്ങൾ ഇവിടെ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും. പൊതുവായ തെറ്റിദ്ധാരണകളും അവയുടെ പരിഹാരങ്ങളും തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെ, സമാന പിശകുകൾ ഒഴിവാക്കാനും തടസ്സമില്ലാത്ത തിരയൽ അനുഭവം ഉറപ്പാക്കാനും നിങ്ങളുടെ മിൽവസ് സജ്ജീകരണം മികച്ചതാക്കാൻ കഴിയും.

തിരയലുകൾ ഉൾച്ചേർക്കുന്നതിനായി മിൽവസിലെ ഡാറ്റ തരം പൊരുത്തക്കേട് പരിഹരിക്കുന്നു

നൽകിയിട്ടുള്ള സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ എ എന്ന പ്രശ്നത്തെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു ഡാറ്റ തരവും മെട്രിക് തരവും പൊരുത്തക്കേട് Milvus-ൽ, വെക്റ്റർ തിരയലുകളിൽ, പ്രത്യേകിച്ച് OpenAI-യുടെ ടെക്സ്റ്റ്-എംബെഡിംഗ്-3-സ്മോൾ പോലുള്ള മോഡലുകളിൽ നിന്നുള്ള ഉൾച്ചേർക്കലുകൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ നേരിടുന്ന ഒരു സാധാരണ പിശക്. ആദ്യ സ്ക്രിപ്റ്റ് ഉപയോഗിച്ച് മിൽവസിൽ ഒരു സ്കീമ സ്ഥാപിക്കുന്നു Node.js SDK, വെക്റ്റർ ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നതിനും തിരയുന്നതിനും ആവശ്യമായ ഫീൽഡുകൾ നിർവചിക്കുന്നു. ഇവിടെ, വെക്റ്റർ ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നതിന് സ്കീമ FloatVector ഡാറ്റ തരം ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് L2 ഡിസ്റ്റൻസ് മെട്രിക് ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ വെക്റ്ററുകൾക്കുള്ള മിൽവസിൻ്റെ ആവശ്യകതയുമായി യോജിപ്പിക്കുന്നു. പ്രൈമറി കീ, വെക്‌റ്റർ, റോ ടെക്‌സ്‌റ്റ് ഫീൽഡുകൾ എന്നിവ കൃത്യമായി നിർവചിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പുവരുത്തുന്നതിലൂടെ, വെക്‌ടറുകൾ ശരിയായി സൂചികയിലാക്കാനും അന്വേഷിക്കാനും ഈ സജ്ജീകരണം അനുവദിക്കുന്നു.

കൂടാതെ, വെക്റ്റർ ഫീൽഡിൽ ഒരു സൂചിക സജ്ജീകരിക്കുന്നതിന് സ്ക്രിപ്റ്റ് createIndex കമാൻഡ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. സൂചിക തരം FLAT ആയും മെട്രിക് L2 ആയും വ്യക്തമാക്കുന്നു, Milvus-നുള്ളിൽ കാര്യക്ഷമമായ സമാനത തിരയലുകൾ പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിന് ഈ ഘട്ടം നിർണായകമാണ്. ദി L2 മെട്രിക് യൂക്ലിഡിയൻ ദൂരത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, വെക്റ്ററുകളുടെ സാമീപ്യം താരതമ്യം ചെയ്യാൻ സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, വെക്റ്റർ സ്റ്റോറേജും (FloatVector) മെട്രിക് തരവും തമ്മിൽ ഡാറ്റ തരങ്ങളിൽ പൊരുത്തക്കേട് ഉണ്ടെങ്കിൽ, പിശകുകൾ സംഭവിക്കും. അതിനാൽ, സ്ക്രിപ്റ്റിൻ്റെ ഈ ഭാഗം മിൽവസ് ഡാറ്റയും മെട്രിക് തരങ്ങളും തിരിച്ചറിയുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു, വീണ്ടെടുക്കൽ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ പൊരുത്തക്കേടുകൾ ഉണ്ടാകാനുള്ള സാധ്യത കുറയ്ക്കുന്നു.

രണ്ടാമത്തെ സ്ക്രിപ്റ്റിൽ, അധിക ഘട്ടങ്ങൾ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യൽ സൂചിക സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും തിരയൽ അന്വേഷണങ്ങൾക്കുമുള്ള സാധൂകരണവും. ഇവിടെ, സെർച്ച് ഫംഗ്‌ഷൻ പ്രത്യേകം നിർവചിച്ചിരിക്കുന്നു, ഒരു അന്വേഷണ വെക്‌റ്റർ ഇൻപുട്ട് ചെയ്യാനും പൊരുത്തപ്പെടുന്ന വെക്‌റ്ററുമായി ബന്ധപ്പെട്ട റോ ടെക്‌സ്‌റ്റ് ഉൾപ്പെടുന്ന ഫലങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കാനും ഉപയോക്താക്കളെ അനുവദിക്കുന്നു. ലിമിറ്റ് പാരാമീറ്റർ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, ഫംഗ്‌ഷൻ ലഭിച്ച ഫലങ്ങളുടെ എണ്ണം ഏറ്റവും അടുത്ത പൊരുത്തപ്പെടുന്ന വെക്‌റ്ററിലേക്ക് പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു. ഈ സമീപനം പ്രകടനത്തെ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക മാത്രമല്ല, സ്ക്രിപ്റ്റിൻ്റെ മോഡുലാർ ഡിസൈൻ പ്രകടമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, ഭാവിയിലെ മിൽവസ് കോൺഫിഗറേഷനുകൾക്കോ ​​വിപുലീകരിച്ച തിരയൽ പ്രവർത്തനത്തിനോ വേണ്ടി ഓരോ ഘടകവും എളുപ്പത്തിൽ പുനരുപയോഗിക്കാവുന്നതാക്കുന്നു.

സ്‌കീമ സെറ്റപ്പ് മുതൽ ഇൻഡെക്‌സ് സൃഷ്‌ടിക്കൽ, സെർച്ച് എക്‌സിക്യൂഷൻ വരെയുള്ള ഡാറ്റാ പൈപ്പ്‌ലൈനിൻ്റെ തുടക്കത്തിൽ തന്നെ പ്രശ്‌നങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യൽ ഓരോ സ്‌ക്രിപ്റ്റിലും ഉൾപ്പെടുന്നു. ഒരു ഡാറ്റാ തരം പൊരുത്തക്കേട് സംഭവിക്കുകയോ ഇൻഡെക്‌സ് അനുയോജ്യതയിൽ എന്തെങ്കിലും പ്രശ്‌നം ഉണ്ടാകുകയോ ചെയ്‌താൽ, വിശദമായ ലോഗുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡവലപ്പർമാരെ ഉടനടി അറിയിക്കുമെന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു. സങ്കീർണ്ണമായ പ്രോജക്ടുകളിൽ മിൽവസിനൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഡെവലപ്പർമാർക്ക് അത്തരം മോഡുലാർ, നന്നായി അഭിപ്രായമുള്ള കോഡ് നിർണായകമാണ്. വെക്റ്റർ ഉൾച്ചേർക്കലുകൾ ഒപ്പം സമാനത തിരയലും. ഈ ഘട്ടങ്ങൾ പാലിക്കുന്നതിലൂടെ, ഡവലപ്പർമാർക്ക് ഡാറ്റ തരങ്ങളും മെട്രിക് കോൺഫിഗറേഷനുകളും തമ്മിലുള്ള സ്ഥിരത നിലനിർത്താൻ കഴിയും, കൂടാതെ Node.js പരിതസ്ഥിതികളിലെ എംബെഡ്ഡിംഗുകൾ കാര്യക്ഷമമായി വീണ്ടെടുക്കുമ്പോൾ പിശകുകൾ ഒഴിവാക്കും.

// 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();

മിൽവസുമായുള്ള വെക്റ്റർ സാമ്യത തിരയലുകളിൽ ഡാറ്റ തരം പൊരുത്തക്കേട് മനസ്സിലാക്കുന്നു

ഏറ്റുമുട്ടൽ എ ഡാറ്റ തരം പൊരുത്തക്കേട് മിൽവസിലെ പിശക് പലപ്പോഴും വെക്റ്റർ സ്റ്റോറേജിനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റ ഫോർമാറ്റും സാമ്യത കണക്കുകൂട്ടലിനായി തിരഞ്ഞെടുത്ത മെട്രിക് തരവും തമ്മിലുള്ള തെറ്റായ ക്രമീകരണത്തിലേക്ക് വിരൽ ചൂണ്ടുന്നു. Milvus പോലുള്ള വെക്റ്റർ തിരയൽ സിസ്റ്റങ്ങളിൽ, ഈ പ്രശ്നം കൂടുതൽ വ്യക്തമാണ്, കാരണം വ്യത്യസ്‌ത മെട്രിക് തരങ്ങളായ L2 (യൂക്ലിഡിയൻ ദൂരം) അല്ലെങ്കിൽ IP (ഇന്നർ പ്രൊഡക്‌റ്റ്) എന്നിവയ്‌ക്ക് ഫലപ്രദമായ തിരയലുകൾക്ക് ഒരു പ്രത്യേക ഡാറ്റാ തരം കോൺഫിഗറേഷൻ ആവശ്യമാണ്. മിക്ക കേസുകളിലും, FloatVector ഡാറ്റയ്‌ക്കായി L2 മെട്രിക് തരം ഉപയോഗിക്കുന്നു, കാരണം ഇത് ഫ്ലോട്ടിംഗ് പോയിൻ്റ് മൂല്യങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ദൂരം കണക്കാക്കുന്നു, ഇത് എംബെഡിംഗുകളുമായുള്ള സമാനത താരതമ്യം ചെയ്യുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കുള്ള ഒരു തിരഞ്ഞെടുപ്പായി മാറുന്നു. സജ്ജീകരണം ഈ കോൺഫിഗറേഷനുകളെ തെറ്റായി ക്രമീകരിച്ചാൽ, മിൽവസ് ഒരു പിശക് ഉയർത്തും, തിരയൽ അന്വേഷണം നിർത്തുന്നു.

പൊരുത്തക്കേടുകൾ ഒഴിവാക്കാൻ, സ്കീമ നിർവചനങ്ങളും സൂചിക ആവശ്യകതകളും പരിഗണിക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. Milvus-ൽ, ശേഖരത്തിലെ ഓരോ ഫീൽഡിൻ്റെയും ഡാറ്റ തരം, പ്രത്യേകിച്ച് വെക്റ്റർ സംഭരണത്തിനായി വ്യക്തമാക്കിയാണ് സ്കീമ സൃഷ്ടിക്കൽ. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുകയാണെങ്കിൽ OpenAI ഉൾച്ചേർക്കലുകൾ മോഡൽ, ഫ്ലോട്ടിംഗ് പോയിൻ്റ് വെക്റ്ററുകൾ ഔട്ട്പുട്ട് ചെയ്യുമ്പോൾ ഈ എംബെഡിംഗുകൾ സംഭരിക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾക്ക് ഒരു FloatVector ആവശ്യമാണ്. കൂടാതെ, ഈ FloatVectors നായി മെട്രിക് തരം L2 ആയി സജ്ജീകരിച്ചിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നത് അനുയോജ്യത നിലനിർത്താനും പിശകുകൾ തടയാനും സഹായിക്കും. ഈ ഘടകങ്ങളിൽ ഓരോന്നും - സ്കീമ നിർവചനം മുതൽ മെട്രിക് തരം തിരഞ്ഞെടുക്കൽ വരെ - തടസ്സമില്ലാത്ത വെക്റ്റർ സംഭരണത്തിലും മിൽവസിനുള്ളിൽ വീണ്ടെടുക്കുന്നതിലും ഒരു പങ്ക് വഹിക്കുന്നു.

ഇൻഡെക്സിംഗ് കോൺഫിഗറേഷനുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുക എന്നതാണ് മറ്റൊരു നിർണായക വശം. മിൽവസിലെ ഒരു പ്രാഥമിക സവിശേഷതയായ സൂചിക, വീണ്ടെടുക്കൽ വേഗത ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു, എന്നാൽ വെക്റ്റർ ഡാറ്റയും മെട്രിക് തരവുമായി പൊരുത്തപ്പെടണം. പൊരുത്തപ്പെടാത്ത മെട്രിക് ഉള്ള ഒരു ഫ്ലാറ്റ് സൂചിക പോലെ തെറ്റായി ക്രമീകരിച്ച സൂചികകൾക്ക് ഡാറ്റാ ടൈപ്പ് പൊരുത്തക്കേട് പിശകിൽ കാണുന്നതുപോലുള്ള പിശകുകൾ ട്രിഗർ ചെയ്യാം. L2 മെട്രിക്‌സുള്ള IVF_FLAT പോലുള്ള ഒരു സൂചിക തരം ഉപയോഗിക്കുന്നത് FloatVectors-മായി നന്നായി യോജിപ്പിക്കുന്നു, കൃത്യതയിൽ വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യാതെ വേഗത്തിലുള്ള വീണ്ടെടുക്കലിനെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. ഈ കോൺഫിഗറേഷനുകൾ എങ്ങനെ സംവദിക്കുന്നുവെന്ന് മനസ്സിലാക്കുന്നത് ഓരോ തിരയൽ പ്രക്രിയയും മിൽവസിൻ്റെ വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് ചട്ടക്കൂടിനുള്ളിൽ സുഗമമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.