Menggunakan Milvus dan OpenAI Embeddings untuk Membetulkan Ralat Tidak Padan Jenis Data Node.js dan Jenis Metrik

Memahami dan Membetulkan Ketakpadanan Jenis dalam Carian Vektor dengan Milvus

Dalam carian vektor dan penyelesaian pangkalan data seperti Milvus, mengurus benam yang dibuat dengan model seperti Text-embedding-3-small OpenAI selalunya membawa kepada cabaran yang melibatkan persediaan skema, jenis metrik dan pengendalian data. Elemen ini mesti diselaraskan dengan tepat untuk memastikan carian berjalan lancar. Apabila berlaku salah konfigurasi walaupun sedikit, ralat seperti "jenis data dan jenis metrik tidak padan" boleh mengganggu proses.

Dalam kes ini, kami menghadapi isu ketidakpadanan jenis data semasa menjalankan carian persamaan dalam Milvus menggunakan Node.js. Walaupun mengikut skema dan amalan pengindeksan yang ditetapkan, ralat dalam pertanyaan boleh muncul, menjadikan penyelesaian masalah penting. Masalah ini boleh kelihatan sangat mengecewakan, kerana jenis data dan metrik sepatutnya serasi secara lalai.

Ralat ketidakpadanan membayangkan konflik antara jenis data vektor, di sini a FloatVector, dan jenis metrik yang dinyatakan sebagai L2, metrik biasa dalam persamaan vektor. Memandangkan FloatVector biasanya serasi dengan metrik L2, menyelesaikan isu ini mungkin memerlukan pandangan yang lebih dekat pada definisi skema dan proses pertanyaan.

Di sini, kami akan meneroka perkara yang menyebabkan jenis data dan jenis metrik ini tidak sepadan dalam Milvus dan SDK Node.js. Dengan mengenal pasti kesilapan langkah biasa dan penyelesaiannya, anda boleh memperhalusi persediaan Milvus anda untuk mengelakkan ralat serupa dan memastikan pengalaman carian yang lancar.

Menyelesaikan Ketakpadanan Jenis Data dalam Milvus untuk Membenamkan Carian

Skrip yang disediakan menangani isu a jenis data dan jenis metrik tidak padan dalam Milvus, ralat biasa yang dihadapi semasa carian vektor, terutamanya apabila menggunakan pembenaman daripada model seperti OpenAI's text-embedding-3-small. Skrip pertama mewujudkan skema dalam Milvus menggunakan Node.js SDK, mentakrifkan medan yang diperlukan untuk menyimpan dan mencari data vektor. Di sini, skema menggunakan jenis data FloatVector untuk menyimpan data vektor, yang sejajar dengan keperluan Milvus untuk vektor apabila menggunakan metrik jarak L2. Dengan memastikan kekunci utama, vektor dan medan teks mentah ditakrifkan dengan tepat, persediaan ini membolehkan vektor diindeks dan disoal dengan betul.

Selain itu, skrip menggunakan arahan createIndex untuk menyediakan indeks pada medan vektor. Menentukan jenis indeks sebagai FLAT dan metrik sebagai L2, langkah ini penting untuk membolehkan carian persamaan yang cekap dalam Milvus. The metrik L2 mewakili jarak Euclidean dan biasanya digunakan untuk membandingkan kehampiran vektor. Walau bagaimanapun, jika terdapat ketidakpadanan dalam jenis data antara storan vektor (FloatVector) dan jenis metrik, ralat akan berlaku. Oleh itu, bahagian skrip ini memastikan bahawa Milvus mengenali kedua-dua jenis data dan metrik, mengurangkan kemungkinan ketidakpadanan semasa operasi mendapatkan semula.

Dalam skrip kedua, langkah tambahan memfokuskan pengendalian ralat dan pengesahan untuk kedua-dua penciptaan indeks dan pertanyaan carian. Di sini, fungsi carian ditakrifkan secara berasingan, membolehkan pengguna memasukkan vektor pertanyaan dan mendapatkan semula hasil yang termasuk teks mentah yang dikaitkan dengan vektor yang dipadankan. Dengan menggunakan parameter had, fungsi mengehadkan bilangan hasil yang dikembalikan kepada vektor padanan terdekat. Pendekatan ini bukan sahaja mengoptimumkan prestasi tetapi juga menunjukkan reka bentuk modular skrip, menjadikan setiap komponen mudah digunakan semula untuk konfigurasi Milvus masa hadapan atau fungsi carian yang diperluaskan.

Setiap skrip termasuk pengendalian ralat untuk menangkap isu awal dalam saluran paip data, daripada persediaan skema kepada penciptaan indeks dan pelaksanaan carian. Ini memastikan bahawa jika ketidakpadanan jenis data berlaku atau jika terdapat masalah dengan keserasian indeks, pembangun akan dimaklumkan dengan segera dengan log terperinci. Kod modular yang diulas dengan baik adalah penting untuk pembangun yang bekerja dengan Milvus dalam projek kompleks yang melibatkan benam vektor dan carian persamaan. Dengan mengikuti langkah-langkah ini, pembangun boleh mengekalkan konsistensi antara jenis data dan konfigurasi metrik dengan lebih baik, mengelakkan ralat sambil mendapatkan semula benam dalam persekitaran Node.js dengan cekap.

// 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();

Memahami Ketakpadanan Jenis Data dalam Carian Persamaan Vektor dengan Milvus

Bertemu a jenis data tidak sepadan ralat dalam Milvus selalunya menunjukkan kepada salah jajaran antara format data yang digunakan untuk penyimpanan vektor dan jenis metrik yang dipilih untuk pengiraan persamaan. Dalam sistem carian vektor seperti Milvus, isu ini lebih ketara kerana jenis metrik yang berbeza, seperti L2 (jarak Euclidean) atau IP (Produk Dalam), memerlukan konfigurasi jenis data khusus untuk carian yang berkesan. Dalam kebanyakan kes, jenis metrik L2 digunakan untuk data FloatVector, kerana ia mengira jarak berdasarkan nilai titik terapung, menjadikannya pilihan utama untuk aplikasi yang melibatkan perbandingan persamaan dengan benam. Jika persediaan tidak menjajarkan konfigurasi ini, Milvus akan menimbulkan ralat, menghentikan pertanyaan carian.

Untuk mengelakkan ketidakpadanan, adalah penting untuk mempertimbangkan definisi skema dan keperluan pengindeksan. Dalam Milvus, penciptaan skema dilakukan dengan menentukan jenis data setiap medan dalam koleksi, terutamanya untuk storan vektor. Sebagai contoh, jika anda menggunakan Pembenaman OpenAI model, anda memerlukan FloatVector untuk menyimpan embeddings ini kerana ia mengeluarkan vektor titik terapung. Selain itu, memastikan bahawa jenis metrik ditetapkan kepada L2 untuk FloatVectors ini akan membantu mengekalkan keserasian dan mengelakkan ralat. Setiap elemen ini—dari definisi skema kepada pemilihan jenis metrik—memainkan peranan dalam penyimpanan dan pengambilan vektor yang lancar dalam Milvus.

Satu lagi aspek kritikal ialah mengendalikan konfigurasi pengindeksan. Indeks, ciri utama dalam Milvus, mengoptimumkan kelajuan perolehan tetapi mesti sepadan dengan data vektor dan jenis metrik. Indeks tersalah konfigurasi, seperti indeks Rata dengan metrik yang tidak serasi, boleh mencetuskan ralat yang serupa dengan yang dilihat dalam ralat tidak padan jenis data. Menggunakan jenis indeks seperti IVF_FLAT dengan metrik L2 selaras dengan FloatVectors, menyokong perolehan semula yang lebih pantas tanpa menjejaskan ketepatan. Memahami cara konfigurasi ini berinteraksi memastikan setiap proses carian beroperasi dengan lancar dalam rangka kerja pangkalan data vektor Milvus.