റീസെർച്ച് വെക്റ്റർ തിരയൽ പിശക് പരിഹരിക്കുന്നു: പൈത്തൺ തീയതി സമയം ഫിൽട്ടർ വാക്യഘടന പ്രശ്നം

ഡീബഗ്ഗിംഗ് റീസെർച്ച് വെക്റ്റർ തിരയൽ വാക്യഘടന പിശകുകൾ

അന്വേഷിക്കുമ്പോൾ ഒരു വാക്യഘടന പിശക് നേരിടുന്നു a RedisJSON ഡാറ്റാബേസ് വെക്റ്റർ തിരയലും സമയ ഫിൽട്ടറും നിരാശാജനകമാണ്. നിങ്ങൾ സമാനതയും ടൈംസ്റ്റാമ്പും അടിസ്ഥാനമാക്കി ഫലങ്ങൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുകയാണെങ്കിൽ, പിശക് ResponseError: DateTime-ന് സമീപമുള്ള ഓഫ്‌സെറ്റ് 50-ലെ വാക്യഘടനയിലെ പിശക് നിങ്ങളെ തള്ളിക്കളഞ്ഞേക്കാം. 🧩

സങ്കീർണ്ണമായ തിരയലുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി പുനരന്വേഷണം ശക്തമാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് അതിൻ്റെ കൂടെ കെ-അടുത്ത അയൽക്കാരൻ (കെഎൻഎൻ) വെക്‌റ്റർ അധിഷ്‌ഠിത സമാനത തിരയലുകൾക്ക് അത് മികച്ചതാക്കുന്ന കഴിവുകൾ. എന്നിരുന്നാലും, അധിക ഫിൽട്ടറുകൾ ചേർക്കുന്നു-എ പോലെ ടൈംസ്റ്റാമ്പ് അവസ്ഥ- അപ്രതീക്ഷിതമായ വാക്യഘടന പിശകുകളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം. ഈ ഗൈഡ് എന്താണ് പ്രശ്‌നത്തിന് കാരണമാകുന്നതെന്നും അത് എങ്ങനെ പരിഹരിക്കാമെന്നും പരിശോധിക്കും.

ഘടനാപരമായതും ഘടനാരഹിതവുമായ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി RedisJSON-നെ റീസെർച്ചുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്ന പല ഡവലപ്പർമാരും സമാനമായ വെല്ലുവിളികൾ നേരിടുന്നു. റീസെർച്ചിൽ വാക്യഘടനയുടെ കൃത്യത ഉറപ്പാക്കുന്നത് നിർണായകമാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും കെഎൻഎൻ, ടൈംസ്റ്റാമ്പ് പോലുള്ള ഫിൽട്ടറുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ. വാക്യഘടനയും റെഡിസ് ഭാഷകളും മനസ്സിലാക്കുന്നത്, സങ്കീർണ്ണമായ അന്വേഷണത്തിനുള്ള റീസെർച്ചിൻ്റെ മുഴുവൻ സാധ്യതകളും അൺലോക്ക് ചെയ്യാൻ സഹായിക്കും.

ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഈ പൊതുവായ പുനരന്വേഷണ പ്രശ്നം ഞങ്ങൾ ട്രബിൾഷൂട്ട് ചെയ്യും, ഇത് സംഭവിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് പരിശോധിച്ച് പരിഹാരങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ടൈംസ്റ്റാമ്പ് വ്യവസ്ഥകൾ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ വെക്റ്റർ തിരയൽ സുഗമമായും കൃത്യമായും പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാം. 🛠️

ടൈംസ്റ്റാമ്പ് ഫിൽട്ടറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് വെക്റ്റർ അന്വേഷണങ്ങളുടെ പുനരന്വേഷണം മനസ്സിലാക്കുകയും നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്യുക

മുകളിൽ നൽകിയിരിക്കുന്ന ഉദാഹരണ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സങ്കീർണ്ണമായ തിരയൽ നടപ്പിലാക്കാൻ ഡവലപ്പർമാരെ സഹായിക്കുന്നതിന് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളതാണ് പുനരന്വേഷണം RedisJSON-നൊപ്പം, വെക്റ്റർ, ടൈംസ്റ്റാമ്പ് ഫീൽഡുകൾ അടങ്ങിയ ഒരു ഡാറ്റാബേസിനായി പ്രത്യേകം. ഈ സജ്ജീകരണത്തിൽ, വെക്റ്റർ പ്രോക്‌സിമിറ്റിയുടെ കാര്യത്തിൽ ഏറ്റവും സാമ്യമുള്ള ഇനങ്ങൾ മാത്രമല്ല, ടൈംസ്റ്റാമ്പ് ശ്രേണി ഉപയോഗിച്ച് ഫിൽട്ടർ ചെയ്യപ്പെടുന്ന ഇനങ്ങൾ കണ്ടെത്തുക എന്നതാണ് പ്രാഥമിക ലക്ഷ്യം. ഇതിന് കെ-സമീപത്തുള്ള അയൽക്കാരൻ്റെ (കെഎൻഎൻ) വെക്റ്റർ തിരയലിൻ്റെയും ഒരു റെഡിസ് ടൈംസ്റ്റാമ്പ് ഫിൽട്ടറിൻ്റെയും സംയോജനം ആവശ്യമാണ്. എംബെഡിംഗ് മോഡൽ നിർമ്മിക്കുന്ന ഒരു അന്വേഷണ വെക്‌ടറിനൊപ്പം ഒരു 'DateTime' ഫീൽഡ് ഉപയോഗിച്ച് ഒരു നിശ്ചിത സമയ ഫ്രെയിമിനുള്ളിൽ ഏറ്റവും സമാനമായ 10 ഫലങ്ങൾക്കായി തിരയുന്ന ഒരു അന്വേഷണം ആദ്യ സ്‌ക്രിപ്റ്റ് സജ്ജമാക്കുന്നു. റീസെർച്ച് വളരെ ഇഷ്‌ടാനുസൃതമാക്കിയ അന്വേഷണ പാരാമീറ്ററുകൾ അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് അനുയോജ്യമാക്കുന്നു, സാമ്യവും തീയതി ഫിൽട്ടറിംഗും നിർണായകമാണ്, അതായത് ഫലങ്ങൾ പ്രസക്തവും സമീപകാലവും ആയിരിക്കേണ്ട ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങളിൽ. 📅

ഇത് നേടുന്നതിന്, സ്ക്രിപ്റ്റ് പ്രത്യേക റീസെർച്ച് കമാൻഡുകളെ വളരെയധികം ആശ്രയിക്കുന്നു. 'Query' കമാൻഡ് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്, ക്വറി ഒബ്‌ജക്റ്റ് രൂപപ്പെടുത്തുകയും KNN, ടൈംസ്റ്റാമ്പ് ശ്രേണി പോലുള്ള ഓപ്‌ഷനുകൾക്കൊപ്പം സങ്കീർണ്ണമായ ഫിൽട്ടറിംഗ് ലോജിക് ചേർക്കാൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഒരു നിർദ്ദിഷ്‌ട തീയതി വിൻഡോയിലേക്ക് ഫലങ്ങൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്ന ഒരു `@DateTime` റേഞ്ച് കണ്ടീഷനുമായി സംയോജിപ്പിച്ച് ഒരു സമാനത തിരയൽ നടത്താൻ അന്വേഷണം തന്നെ വെക്റ്റർ ഫീൽഡ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. 'sort_by` കമാൻഡ് വെക്‌റ്റർ സ്‌കോർ ഉപയോഗിച്ച് ഫലങ്ങൾ ക്രമീകരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു, ഏറ്റവും പ്രസക്തമായ ഡോക്യുമെൻ്റുകൾ മാത്രമേ തിരികെ ലഭിക്കൂ എന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. സമാനത സ്കോർ പോലെയുള്ള ഇഷ്‌ടാനുസൃത മെട്രിക് അനുസരിച്ച് ഫലങ്ങൾ ഓർഡർ ചെയ്യേണ്ടതും മറ്റ് ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഫിൽട്ടർ ചെയ്യേണ്ടതുമായ അന്വേഷണങ്ങൾ നടത്തുമ്പോൾ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഉപയോക്താവ് "സാങ്കേതികവിദ്യയെക്കുറിച്ചുള്ള ഏറ്റവും പുതിയ ലേഖനങ്ങൾ" തിരയുകയാണെങ്കിൽ, KNN തിരയൽ വിഷയം അനുസരിച്ച് ഏറ്റവും അടുത്തുള്ള ലേഖനങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നു, കൂടാതെ ടൈംസ്റ്റാമ്പ് ഫിൽട്ടർ ഈ ലേഖനങ്ങൾ സമീപകാലമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. 🧠

രണ്ടാമത്തെ പരിഹാരം ഒരു പൈപ്പ് ലൈൻ ഘടനയും പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യലും അവതരിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് ഈ ആശയത്തെ കൂടുതൽ മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകുന്നു, ഇത് ഉൽപാദനത്തിന് കൂടുതൽ കരുത്തുറ്റതാക്കുന്നു. റെഡിസ് ബാച്ചിലെ പൈപ്പ് ലൈനുകൾ ഒരുമിച്ച് കമാൻഡ് ചെയ്യുന്നു, പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും നെറ്റ്‌വർക്ക് ലേറ്റൻസി കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് ഉയർന്ന ഡിമാൻഡ് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ നിർണായകമാണ്. ഓൺലൈൻ ശുപാർശകൾ അല്ലെങ്കിൽ തത്സമയ ഡാറ്റ മോണിറ്ററിംഗ് പോലുള്ള വേഗത്തിലുള്ളതും ഇടയ്ക്കിടെയുള്ളതുമായ അന്വേഷണ നിർവ്വഹണം ആവശ്യമുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഈ സാങ്കേതികത വിലപ്പെട്ടതാണ്. സ്‌ക്രിപ്റ്റിൽ, പൈപ്പ്‌ലൈൻ റീസെർച്ച് കമാൻഡുകൾ കാര്യക്ഷമമായി നടപ്പിലാക്കാൻ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുന്നു, ഇത് നെറ്റ്‌വർക്ക് തടസ്സങ്ങൾ തടയുന്നതിന് പ്രത്യേകിച്ചും സഹായകമാണ്. കൂടാതെ, അസാധുവായ ഇൻപുട്ടിൻ്റെയോ Redis കണക്റ്റിവിറ്റി പ്രശ്‌നങ്ങളുടെയോ സാഹചര്യത്തിൽ സ്‌ക്രിപ്റ്റ് ക്രാഷുചെയ്യാനുള്ള സാധ്യത കുറവാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കിക്കൊണ്ട്, ബ്ലോക്കുകൾ ഒഴികെയുള്ള രൂപത്തിൽ പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യൽ ഞങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. ഈ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ യഥാർത്ഥ ലോക സാഹചര്യങ്ങളിൽ സ്കെയിലിംഗിന് കൂടുതൽ പ്രായോഗികമാക്കുന്നു, ഇവിടെ കാര്യക്ഷമമായ അന്വേഷണ മാനേജ്മെൻ്റും പിശക് പ്രതിരോധശേഷിയും പരമപ്രധാനമാണ്.

മറ്റ് നിർണായക കമാൻഡുകളിൽ `return_fields` ഉൾപ്പെടുന്നു, അത് തിരികെ നൽകിയ ഫീൽഡുകളെ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു, ആവശ്യമായ ഡാറ്റ മാത്രം വീണ്ടെടുത്ത് പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു. അവസാനമായി, `ഡയലെക്ട്(2)` കമാൻഡ്, ക്വറി ഡയലക്റ്റ് പതിപ്പ് 2-ലേക്ക് സജ്ജീകരിക്കുന്നു, ഇത് റീസെർച്ചിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന മെച്ചപ്പെടുത്തിയ വാക്യഘടനയ്ക്ക് ആവശ്യമാണ്. വെക്റ്റർ സാമ്യത, ഒരു ചോദ്യ പ്രസ്താവനയ്ക്കുള്ളിൽ സങ്കീർണ്ണമായ ഫിൽട്ടറുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള വിപുലമായ അന്വേഷണ സവിശേഷതകൾ ഇത് അനുവദിക്കുന്നു. ഈ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ ഒരുമിച്ച്, അത്യാധുനിക അന്വേഷണ ആവശ്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി പൈത്തണിൽ റീസെർച്ച് എങ്ങനെ പ്രയോജനപ്പെടുത്താമെന്ന് കാണിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും തത്സമയ തിരയലിനായി മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ സമന്വയിപ്പിക്കുകയും ടൈംസ്റ്റാമ്പ് സെൻസിറ്റീവ് സന്ദർഭത്തിൽ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ. ഒരു ശുപാർശ എഞ്ചിനിലോ ന്യൂസ്‌ഫീഡിലോ പ്രയോഗിച്ചാലും, വെക്‌റ്റർ, ടൈംസ്റ്റാമ്പ് ഡാറ്റ എന്നിവയ്‌ക്കൊപ്പമുള്ള റീസെർച്ചിൻ്റെ ഫ്ലെക്‌സിബിലിറ്റി പ്രതികരണശേഷിയുള്ളതും ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ളതുമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള മികച്ച തിരഞ്ഞെടുപ്പായി മാറ്റുന്നു.

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")

DateTime ഫിൽട്ടറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് വീണ്ടും തിരയലിൽ വെക്റ്റർ തിരയൽ വെല്ലുവിളികൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു

പ്രവർത്തിക്കുന്നതിൻ്റെ ഒരു പ്രധാന വശം പുനരന്വേഷണം വെക്റ്റർ സാമ്യത തിരയലിനൊപ്പം ടൈംസ്റ്റാമ്പ് അധിഷ്ഠിത ഫിൽട്ടറുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് RedisJSON ഡാറ്റാബേസ് സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ. ഘടനാപരമായതും അർദ്ധ-ഘടനാപരമായതുമായ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് RedisJSON ശക്തമായ പിന്തുണ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, എന്നാൽ സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ വെല്ലുവിളികൾ ഉണ്ടാകാം കെഎൻഎൻ വെക്റ്റർ തിരയലുകൾ തീയതി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഫിൽട്ടറിംഗ് ഉപയോഗിച്ച്. "DateTime-ന് സമീപമുള്ള ഓഫ്‌സെറ്റ് 50-ലെ വാക്യഘടന പിശക്" എന്ന പിശക് പലപ്പോഴും സംഭവിക്കുന്നത്, കാരണം പുനരന്വേഷണ അന്വേഷണങ്ങൾ കൃത്യമായ വാക്യഘടന പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. റീസെർച്ചിൻ്റെ ആവശ്യകതകൾക്കനുസൃതമായി ഒരു ക്വറി സ്ട്രിംഗ് ഫോർമാറ്റ് ചെയ്യാത്തപ്പോൾ-പ്രത്യേകിച്ച് കെഎൻഎൻ തിരയലും തീയതി ശ്രേണിയും പോലുള്ള സമ്മിശ്ര വ്യവസ്ഥകൾക്ക്-പിശകുകൾ പുരോഗതിയെ തടഞ്ഞേക്കാം.

ഒരു സാധ്യതയുള്ള പരിഹാരം, ഉപയോഗം ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം അവലോകനം ചെയ്യുക എന്നതാണ് Query ഒബ്‌ജക്‌റ്റും വെക്‌റ്റർ സാമ്യവും ടൈംസ്റ്റാമ്പുകളും പോലുള്ള ഫീൽഡുകൾ എങ്ങനെ പ്രകടിപ്പിക്കുന്നു. വ്യത്യസ്‌ത അന്വേഷണ സ്വഭാവങ്ങൾ വേർതിരിച്ചറിയാൻ റീസെർച്ച് ഡയലക്‌റ്റ് പതിപ്പുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതിനാൽ കെഎൻഎൻ, ടൈംസ്റ്റാമ്പുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്ന കേസുകൾക്കായി ചോദ്യം സജ്ജമാക്കുന്നു dialect(2) അത്യാവശ്യമാണ്. ശരിയായ ഭാഷാഭേദമില്ലാതെ, റീസെർച്ച് ചോദ്യം തെറ്റായി വ്യാഖ്യാനിച്ചേക്കാം, ഇത് വാക്യഘടന പിശകുകളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ദി sort_by ഒപ്പം return_fields ഫംഗ്‌ഷനുകൾ അധിക ഇഷ്‌ടാനുസൃതമാക്കൽ അനുവദിക്കുന്നു, എന്നാൽ ഈ കമാൻഡുകൾ ഉപയോഗത്തിലുള്ള നിർദ്ദിഷ്‌ട റീസെർച്ച് പതിപ്പുമായി വിന്യസിക്കേണ്ടതുണ്ട്.

അത്തരം പിശകുകൾ ഫലപ്രദമായി പരിഹരിക്കുന്നതിന്, ഒരു പൂർണ്ണ ഡാറ്റാസെറ്റിലേക്ക് പ്രയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് അന്വേഷണ സ്വഭാവം നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനായി ഡെവലപ്പർമാർ ഒരു ചെറിയ ബാച്ച് റെക്കോർഡുകളിൽ ടെസ്റ്റുകൾ നടത്താറുണ്ട്. ഒരു Redis-നുള്ളിൽ ചോദ്യങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നു pipeline ബാച്ച് കമാൻഡുകളെ സഹായിക്കാനും കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ മൾട്ടി-കമാൻഡ് ഘടനകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാനും കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കാനും നെറ്റ്‌വർക്ക് ലേറ്റൻസി കുറയ്ക്കാനും കഴിയും. യുടെ സൂക്ഷ്മത മനസ്സിലാക്കി Redisearch’s query syntax നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റാബേസ് പതിപ്പിന് അനുയോജ്യമായ കമാൻഡുകൾ ക്രമീകരിക്കുന്നതിലൂടെ, ഡവലപ്പർമാർക്ക് പൊതുവായ വാക്യഘടന പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ കഴിയും. ശുപാർശ എഞ്ചിനുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ടാർഗെറ്റുചെയ്‌ത ഉള്ളടക്ക ഡെലിവറി സിസ്റ്റങ്ങൾ പോലുള്ള ഉയർന്ന പ്രകടന സാമ്യത അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തിരയലുകളെ ആശ്രയിക്കുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഈ അറിവ് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. 🛠️