Milvus en OpenAI-insluitingen gebruiken om de fout in het gegevenstype en het metrische type van Node.js op te lossen

Type-mismatches bij vectorzoekopdrachten begrijpen en oplossen met Milvus

In vectorzoek- en databaseoplossingen zoals Milvus, het beheren van insluitingen die zijn gemaakt met modellen zoals OpenAI's tekst-embedding-3-small leidt vaak tot uitdagingen met betrekking tot het instellen van schema's, metrische typen en gegevensverwerking. Deze elementen moeten precies op één lijn liggen om ervoor te zorgen dat zoekopdrachten soepel verlopen. Wanneer er zelfs maar kleine verkeerde configuraties optreden, kunnen fouten zoals “gegevenstype en metrische type niet overeenkomen” het proces verstoren.

In dit geval worden we geconfronteerd met een probleem met het niet overeenkomen van gegevenstypen tijdens het zoeken naar overeenkomsten in Milvus met behulp van Knooppunt.js. Ondanks het volgen van gevestigde schema- en indexeringspraktijken kunnen er fouten in de query optreden, waardoor het oplossen van problemen essentieel is. Dit probleem kan vooral frustrerend lijken, omdat gegevens- en metrische typen idealiter standaard compatibel zouden moeten zijn.

De mismatch-fout duidt op een conflict tussen het gegevenstype van de vector, hier a FloatVectoren het metriektype opgegeven als L2, een veel voorkomende metriek in vectorovereenkomst. Aangezien FloatVector doorgaans compatibel is met de L2-metriek, kan het oplossen van dit probleem een ​​nadere blik vereisen op zowel de schemadefinitie als het queryproces.

Hier zullen we onderzoeken waardoor dit gegevenstype en statistiektype niet overeenkomen in Milvus en de Node.js SDK. Door veelvoorkomende misstappen en hun oplossingen te identificeren, kunt u uw Milvus-installatie verfijnen om soortgelijke fouten te voorkomen en een naadloze zoekervaring te garanderen.

Het oplossen van gegevenstype-mismatch in Milvus voor het insluiten van zoekopdrachten

De meegeleverde scripts behandelen het probleem van a gegevenstype en statistiektype komen niet overeen in Milvus, een veel voorkomende fout die men tegenkomt tijdens vectorzoekopdrachten, vooral bij het gebruik van insluitingen uit modellen zoals OpenAI's text-embedding-3-small. Het eerste script brengt een schema binnen Milvus tot stand met behulp van de Node.js-SDK, waarbij de noodzakelijke velden worden gedefinieerd voor het opslaan en zoeken van vectorgegevens. Hier gebruikt het schema het gegevenstype FloatVector voor het opslaan van vectorgegevens, wat aansluit bij de vereisten van Milvus voor vectoren bij gebruik van een L2-afstandsmetriek. Door ervoor te zorgen dat de primaire sleutel-, vector- en onbewerkte tekstvelden nauwkeurig worden gedefinieerd, kunnen vectoren op de juiste manier worden geïndexeerd en opgevraagd.

Bovendien gebruikt het script de opdracht createIndex om een ​​index op het vectorveld in te stellen. Door het indextype op te geven als FLAT en de metriek als L2, is deze stap van cruciaal belang voor het mogelijk maken van efficiënt zoeken naar gelijkenissen binnen Milvus. De L2 metrisch vertegenwoordigt de Euclidische afstand en wordt vaak gebruikt voor het vergelijken van de nabijheid van vectoren. Als er echter een mismatch is in de gegevenstypen tussen de vectoropslag (FloatVector) en het metrische type, zullen er fouten optreden. Daarom zorgt dit deel van het script ervoor dat Milvus zowel de gegevens- als de metrische typen herkent, waardoor de kans op mismatches tijdens ophaalbewerkingen wordt verkleind.

In het tweede script zijn aanvullende stappen gericht op foutafhandeling en validatie voor zowel het maken van indexen als zoekopdrachten. Hier wordt de zoekfunctie afzonderlijk gedefinieerd, waardoor gebruikers een zoekvector kunnen invoeren en resultaten kunnen ophalen die de onbewerkte tekst bevatten die is gekoppeld aan de overeenkomende vector. Door de parameter limit te gebruiken, beperkt de functie het aantal geretourneerde resultaten tot de dichtstbijzijnde overeenkomende vector. Deze aanpak optimaliseert niet alleen de prestaties, maar demonstreert ook het modulaire ontwerp van het script, waardoor elke component gemakkelijk herbruikbaar is voor toekomstige Milvus-configuraties of uitgebreide zoekfunctionaliteit.

Elk script omvat foutafhandeling om problemen vroeg in de datapijplijn op te sporen, van het instellen van het schema tot het maken van indexen en het uitvoeren van zoekopdrachten. Dit zorgt ervoor dat ontwikkelaars onmiddellijk worden gewaarschuwd met gedetailleerde logboeken als het gegevenstype niet overeenkomt of als er een probleem is met de indexcompatibiliteit. Dergelijke modulaire, goed becommentarieerde code is cruciaal voor ontwikkelaars die met Milvus werken in complexe projecten waarbij vectorinbedding en zoeken naar overeenkomsten. Door deze stappen te volgen, kunnen ontwikkelaars de consistentie tussen gegevenstypen en metrische configuraties beter handhaven, fouten vermijden en insluitingen in Node.js-omgevingen efficiënt ophalen.

// 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();

Inzicht in het niet overeenkomen van gegevenstypes bij zoekopdrachten naar vectorgelijkenis met Milvus

Het tegenkomen van een gegevenstype komt niet overeen Een fout in Milvus wijst vaak op een verkeerde uitlijning tussen het gegevensformaat dat wordt gebruikt voor vectoropslag en het metrische type dat is geselecteerd voor gelijkenisberekening. In vectorzoeksystemen zoals Milvus is dit probleem meer uitgesproken omdat verschillende metriektypen, zoals L2 (Euclidische afstand) of IP (Inner Product), een specifieke gegevenstypeconfiguratie vereisen voor effectieve zoekopdrachten. In de meeste gevallen wordt het metrische type L2 gebruikt voor FloatVector-gegevens, omdat het afstanden berekent op basis van waarden met drijvende komma, waardoor het een goede keuze is voor toepassingen waarbij overeenkomsten worden vergeleken met inbedding. Als de installatie deze configuraties verkeerd uitlijnt, zal Milvus een foutmelding genereren, waardoor de zoekopdracht wordt stopgezet.

Om mismatches te voorkomen, is het essentieel om rekening te houden met schemadefinities en indexeringsvereisten. In Milvus wordt het maken van schema's gedaan door het gegevenstype van elk veld in de verzameling op te geven, vooral voor vectoropslag. Als u bijvoorbeeld gebruik maakt van de OpenAI-insluitingen model, hebt u een FloatVector nodig om deze inbedding op te slaan terwijl ze drijvende-kommavectoren uitvoeren. Als u ervoor zorgt dat het metrische type voor deze FloatVectors is ingesteld op L2, blijft de compatibiliteit behouden en worden fouten voorkomen. Elk van deze elementen (van schemadefinitie tot selectie van metrische typen) speelt een rol bij het naadloos opslaan en ophalen van vectoren binnen Milvus.

Een ander cruciaal aspect is het omgaan met indexeringsconfiguraties. De index, een primaire functie in Milvus, optimaliseert de ophaalsnelheid, maar moet overeenkomen met de vectorgegevens en het metrische type. Verkeerd geconfigureerde indexen, zoals een platte index met een incompatibele metriek, kunnen fouten veroorzaken die vergelijkbaar zijn met de fouten die te zien zijn bij de fout bij het niet overeenkomen van het gegevenstype. Het gebruik van een indextype zoals IVF_FLAT met L2-statistieken sluit goed aan bij FloatVectors en ondersteunt sneller ophalen zonder de nauwkeurigheid in gevaar te brengen. Als u begrijpt hoe deze configuraties op elkaar inwerken, zorgt u ervoor dat elk zoekproces soepel verloopt binnen het vectordatabaseframework van Milvus.