Node.js डेटा प्रकार आणि मेट्रिक प्रकार जुळत नसलेल्या त्रुटीचे निराकरण करण्यासाठी Milvus आणि OpenAI एम्बेडिंग वापरणे

मिल्वससह वेक्टर शोधातील प्रकार जुळत नाही हे समजून घेणे आणि त्याचे निराकरण करणे

वेक्टर शोध आणि डेटाबेस सोल्यूशन्समध्ये मिल्वस, सारख्या मॉडेलसह तयार केलेले एम्बेडिंग व्यवस्थापित करणे OpenAI चे टेक्स्ट-एम्बेडिंग-3-स्मॉल अनेकदा स्कीमा सेटअप, मेट्रिक प्रकार आणि डेटा हाताळणीचा समावेश असलेल्या आव्हानांना सामोरे जावे लागते. शोध सुरळीत चालतील याची खात्री करण्यासाठी हे घटक अचूकपणे संरेखित केले पाहिजेत. जेव्हा अगदी थोडेसे चुकीचे कॉन्फिगरेशन होते, तेव्हा "डेटा प्रकार आणि मेट्रिक प्रकार जुळत नाही" यासारख्या त्रुटी प्रक्रियेत व्यत्यय आणू शकतात.

या प्रकरणात, मिल्वसमध्ये समानता शोध घेत असताना आम्हाला डेटा प्रकार जुळत नसल्याची समस्या येत आहे Node.js. प्रस्थापित स्कीमा आणि इंडेक्सिंग पद्धतींचे पालन करूनही, क्वेरीमध्ये त्रुटी दिसू शकतात, ज्यामुळे समस्यानिवारण आवश्यक होते. ही समस्या विशेषतः निराशाजनक वाटू शकते, कारण डेटा आणि मेट्रिक प्रकार आदर्शपणे डीफॉल्टनुसार सुसंगत असले पाहिजेत.

न जुळणारी त्रुटी वेक्टरच्या डेटा प्रकारातील विरोधाभास दर्शवते, येथे a फ्लोटवेक्टर, आणि L2 म्हणून निर्दिष्ट केलेला मेट्रिक प्रकार, सदिश समानतेतील एक सामान्य मेट्रिक. FloatVector सामान्यत: L2 मेट्रिकशी सुसंगत आहे हे लक्षात घेता, या समस्येचे निराकरण करण्यासाठी स्कीमा व्याख्या आणि क्वेरी प्रक्रिया या दोन्हीकडे बारकाईने लक्ष देण्याची आवश्यकता असू शकते.

येथे, आम्ही Milvus आणि Node.js SDK मध्ये हा डेटा प्रकार आणि मेट्रिक प्रकार जुळण्यामागील कारणे शोधू. सामान्य चुका आणि त्यांचे निराकरण ओळखून, समान त्रुटी टाळण्यासाठी आणि अखंड शोध अनुभव सुनिश्चित करण्यासाठी तुम्ही तुमचा Milvus सेटअप फाइन-ट्यून करू शकता.

एम्बेडिंग शोधांसाठी मिल्वसमधील डेटा प्रकार जुळत नाही

प्रदान केलेल्या स्क्रिप्ट्स अ च्या समस्येचे निराकरण करतात डेटा प्रकार आणि मेट्रिक प्रकार जुळत नाही मिल्वसमध्ये, वेक्टर शोध दरम्यान आढळलेली एक सामान्य त्रुटी, विशेषत: OpenAI च्या टेक्स्ट-एम्बेडिंग-3-स्मॉल सारख्या मॉडेलमधील एम्बेडिंग वापरताना. प्रथम स्क्रिप्ट वापरून मिल्वसमध्ये एक स्कीमा स्थापित करते Node.js SDK, वेक्टर डेटा संचयित करण्यासाठी आणि शोधण्यासाठी आवश्यक फील्ड परिभाषित करणे. येथे, स्कीमा व्हेक्टर डेटा संचयित करण्यासाठी फ्लोटव्हेक्टर डेटा प्रकार वापरते, जे L2 अंतर मेट्रिक वापरताना मिल्वसच्या व्हेक्टरच्या आवश्यकतेशी संरेखित होते. प्राथमिक की, वेक्टर आणि रॉ मजकूर फील्ड अचूकपणे परिभाषित केल्याची खात्री करून, हे सेटअप वेक्टर्सना योग्यरित्या अनुक्रमित आणि क्वेरी करण्यास अनुमती देते.

याव्यतिरिक्त, वेक्टर फील्डवर इंडेक्स सेट करण्यासाठी स्क्रिप्ट createIndex कमांड वापरते. निर्देशांक प्रकार FLAT म्हणून आणि मेट्रिकला L2 म्हणून निर्दिष्ट करणे, ही पायरी मिल्वसमध्ये कार्यक्षम समानता शोध सक्षम करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे. द L2 मेट्रिक युक्लिडियन अंतर दर्शवते आणि सामान्यतः वेक्टरच्या समीपतेची तुलना करण्यासाठी वापरले जाते. तथापि, व्हेक्टर स्टोरेज (फ्लोटव्हेक्टर) आणि मेट्रिक प्रकार यांच्यात डेटा प्रकारांमध्ये जुळत नसल्यास, त्रुटी उद्भवतील. म्हणून, स्क्रिप्टचा हा भाग खात्री करतो की मिल्वस डेटा आणि मेट्रिक दोन्ही प्रकार ओळखतो, पुनर्प्राप्ती ऑपरेशन्स दरम्यान विसंगतीची शक्यता कमी करते.

दुसऱ्या स्क्रिप्टमध्ये, अतिरिक्त चरणांवर लक्ष केंद्रित केले जाते त्रुटी हाताळणी आणि अनुक्रमणिका निर्मिती आणि शोध क्वेरी या दोन्हीसाठी प्रमाणीकरण. येथे, शोध कार्य स्वतंत्रपणे परिभाषित केले आहे, वापरकर्त्यांना क्वेरी वेक्टर इनपुट करण्यास आणि जुळलेल्या वेक्टरशी संबंधित कच्चा मजकूर समाविष्ट असलेले परिणाम पुनर्प्राप्त करण्यास अनुमती देते. मर्यादा पॅरामीटर वापरून, फंक्शन सर्वात जवळच्या जुळणाऱ्या वेक्टरवर परत आलेल्या परिणामांची संख्या प्रतिबंधित करते. हा दृष्टिकोन केवळ कार्यप्रदर्शन अनुकूल करत नाही तर स्क्रिप्टचे मॉड्यूलर डिझाइन देखील प्रदर्शित करतो, ज्यामुळे प्रत्येक घटक भविष्यातील मिल्वस कॉन्फिगरेशन किंवा विस्तारित शोध कार्यक्षमतेसाठी सहजपणे पुन्हा वापरता येतो.

प्रत्येक स्क्रिप्टमध्ये स्कीमा सेटअपपासून इंडेक्स तयार करणे आणि शोध कार्यान्वित करण्यापर्यंत डेटा पाइपलाइनमध्ये समस्या लवकर पकडण्यासाठी त्रुटी हाताळणे समाविष्ट असते. हे सुनिश्चित करते की डेटा प्रकार जुळत नसल्यास किंवा निर्देशांक सुसंगततेमध्ये समस्या असल्यास, तपशीलवार लॉगसह विकसकांना त्वरित अलर्ट केले जाते. मिल्वस सोबत काम करणाऱ्या डेव्हलपरसाठी असा मॉड्यूलर, सु-टिप्पणी केलेला कोड महत्त्वाचा आहे वेक्टर एम्बेडिंग आणि समानता शोध. या चरणांचे अनुसरण करून, विकासक डेटा प्रकार आणि मेट्रिक कॉन्फिगरेशनमध्ये सुसंगतता राखू शकतात, त्रुटी टाळून Node.js वातावरणात प्रभावीपणे एम्बेडिंग पुनर्प्राप्त करताना.

// 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

१

मिल्वससह वेक्टर समानता शोधांमध्ये डेटा प्रकार जुळत नाही हे समजून घेणे

भेटणे ए डेटा प्रकार जुळत नाही मिल्वसमधील त्रुटी अनेकदा व्हेक्टर स्टोरेजसाठी वापरल्या जाणाऱ्या डेटा फॉरमॅट आणि समानता गणनेसाठी निवडलेला मेट्रिक प्रकार यांच्यातील चुकीचे संरेखन दर्शवते. मिल्वस सारख्या वेक्टर शोध प्रणालींमध्ये, ही समस्या अधिक स्पष्ट आहे कारण विविध मेट्रिक प्रकार, जसे की L2 (युक्लिडियन अंतर) किंवा IP (आतील उत्पादन), प्रभावी शोधांसाठी विशिष्ट डेटा प्रकार कॉन्फिगरेशन आवश्यक आहे. बहुतेक प्रकरणांमध्ये, फ्लोटव्हेक्टर डेटासाठी L2 मेट्रिक प्रकार वापरला जातो, कारण ते फ्लोटिंग-पॉइंट मूल्यांवर आधारित अंतरांची गणना करते, ज्यामुळे एम्बेडिंगशी समानता असलेल्या अनुप्रयोगांसाठी ते निवडता येते. सेटअपने या कॉन्फिगरेशनला चुकीचे संरेखित केल्यास, मिल्वस शोध क्वेरी थांबवून त्रुटी वाढवेल.

विसंगती टाळण्यासाठी, स्कीमा व्याख्या आणि अनुक्रमणिका आवश्यकता विचारात घेणे आवश्यक आहे. मिल्वसमध्ये, स्कीमा निर्मिती संग्रहातील प्रत्येक फील्डचा डेटा प्रकार निर्दिष्ट करून केली जाते, विशेषतः वेक्टर स्टोरेजसाठी. उदाहरणार्थ, आपण वापरल्यास OpenAI एम्बेडिंग मॉडेल, हे एम्बेडिंग्स संचयित करण्यासाठी तुम्हाला फ्लोटव्हेक्टरची आवश्यकता आहे कारण ते फ्लोटिंग-पॉइंट वेक्टर आउटपुट करतात. तसेच, या FloatVectors साठी मेट्रिक प्रकार L2 वर सेट केला आहे याची खात्री केल्याने सुसंगतता राखण्यात आणि त्रुटी टाळण्यास मदत होईल. यातील प्रत्येक घटक—स्कीमा व्याख्येपासून ते मेट्रिक प्रकार निवडीपर्यंत—अखंड वेक्टर संचयन आणि मिल्वसमध्ये पुनर्प्राप्तीमध्ये भूमिका बजावते.

अनुक्रमणिका कॉन्फिगरेशन हाताळणे ही आणखी एक महत्त्वाची बाब आहे. इंडेक्स, मिल्वसमधील प्राथमिक वैशिष्ट्य, पुनर्प्राप्ती गती अनुकूल करते परंतु वेक्टर डेटा आणि मेट्रिक प्रकाराशी जुळणे आवश्यक आहे. चुकीचे कॉन्फिगर केलेले अनुक्रमणिका, जसे की विसंगत मेट्रिकसह फ्लॅट इंडेक्स, डेटा प्रकार जुळत नसलेल्या त्रुटीमध्ये दिसलेल्या त्रुटींप्रमाणेच त्रुटी निर्माण करू शकतात. L2 मेट्रिक्ससह IVF_FLAT सारखा निर्देशांक प्रकार वापरणे FloatVectors सह चांगले संरेखित करते, अचूकतेशी तडजोड न करता जलद पुनर्प्राप्तीस समर्थन देते. हे कॉन्फिगरेशन कसे परस्परसंवाद करतात हे समजून घेणे हे सुनिश्चित करते की प्रत्येक शोध प्रक्रिया मिल्वसच्या वेक्टर डेटाबेस फ्रेमवर्कमध्ये सहजतेने चालते.