Node.js ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਬੇਮੇਲ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ Milvus ਅਤੇ OpenAI ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

ਮਿਲਵਸ ਨਾਲ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਕਿਸਮ ਦੇ ਮੇਲ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਠੀਕ ਕਰਨਾ

ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਅਤੇ ਡਾਟਾਬੇਸ ਹੱਲ ਵਿੱਚ ਮਿਲਵਸ, ਵਰਗੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਬਣਾਏ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਓਪਨਏਆਈ ਦਾ ਟੈਕਸਟ-ਏਮਬੈਡਿੰਗ-3-ਸਮਾਲ ਅਕਸਰ ਸਕੀਮਾ ਸੈਟਅਪ, ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕਿਸਮਾਂ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵੱਲ ਖੜਦਾ ਹੈ। ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚਲਾਉਣ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਵੀ ਮਾਮੂਲੀ ਗਲਤ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ "ਡੇਟਾ ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਬੇਮੇਲ" ਵਰਗੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਪਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਮਿਲਵਸ ਵਿੱਚ ਸਮਾਨਤਾ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮ ਦੇ ਬੇਮੇਲ ਮੁੱਦੇ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ Node.js. ਸਥਾਪਤ ਸਕੀਮਾ ਅਤੇ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਵਿੱਚ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆ ਨਿਪਟਾਰਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਲੱਗ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਬੇਮੇਲ ਗਲਤੀ ਵੈਕਟਰ ਦੇ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਟਕਰਾਅ ਵੱਲ ਸੰਕੇਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇੱਥੇ ਏ ਫਲੋਟਵੈਕਟਰ, ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕਿਸਮ L2 ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਵੈਕਟਰ ਸਮਾਨਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਮ ਮੈਟ੍ਰਿਕ। FloatVector ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ L2 ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਕੀਮਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੋਵਾਂ 'ਤੇ ਨੇੜਿਓਂ ਦੇਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਇੱਥੇ, ਅਸੀਂ ਪਤਾ ਲਗਾਵਾਂਗੇ ਕਿ Milvus ਅਤੇ Node.js SDK ਵਿੱਚ ਇਸ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਕਿਸਮ ਦੇ ਬੇਮੇਲ ਹੋਣ ਦਾ ਕੀ ਕਾਰਨ ਹੈ। ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਸਮਾਨ ਤਰੁਟੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਹਿਜ ਖੋਜ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਮਿਲਵਸ ਸੈੱਟਅੱਪ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਖੋਜਾਂ ਲਈ ਮਿਲਵਸ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ ਦੀ ਬੇਮੇਲਤਾ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ

ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਏ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਕਿਸਮ ਬੇਮੇਲ ਹੈ ਮਿਲਵਸ ਵਿੱਚ, ਵੈਕਟਰ ਖੋਜਾਂ ਦੌਰਾਨ ਆਈ ਇੱਕ ਆਮ ਗਲਤੀ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ ਟੈਕਸਟ-ਏਮਬੈਡਿੰਗ-3-ਸਮਾਲ ਵਰਗੇ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ। ਪਹਿਲੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਿਲਵਸ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਸਕੀਮਾ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ Node.js SDK, ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਖੋਜਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ। ਇੱਥੇ, ਸਕੀਮਾ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਫਲੋਟਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ L2 ਦੂਰੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਵੈਕਟਰਾਂ ਲਈ ਮਿਲਵਸ ਦੀ ਲੋੜ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਕੁੰਜੀ, ਵੈਕਟਰ, ਅਤੇ ਕੱਚੇ ਟੈਕਸਟ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੁਆਰਾ, ਇਹ ਸੈੱਟਅੱਪ ਵੈਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੰਡੈਕਸ ਅਤੇ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵੈਕਟਰ ਫੀਲਡ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਇੰਡੈਕਸ ਸੈਟ ਕਰਨ ਲਈ createIndex ਕਮਾਂਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸੂਚਕਾਂਕ ਦੀ ਕਿਸਮ ਨੂੰ FLAT ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਨੂੰ L2 ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ, ਇਹ ਕਦਮ ਮਿਲਵਸ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੁਸ਼ਲ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਦ L2 ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਯੂਕਲੀਡੀਅਨ ਦੂਰੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੀ ਨੇੜਤਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੇਕਰ ਵੈਕਟਰ ਸਟੋਰੇਜ (FloatVector) ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਹੋਣਗੀਆਂ। ਇਸ ਲਈ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦਾ ਇਹ ਹਿੱਸਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਿਲਵਸ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਕਿਸਮਾਂ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦਾ ਹੈ, ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੌਰਾਨ ਬੇਮੇਲ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਦੂਜੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ, ਵਾਧੂ ਕਦਮਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਗਲਤੀ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਸੂਚਕਾਂਕ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਖੋਜ ਸਵਾਲਾਂ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ। ਇੱਥੇ, ਖੋਜ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਵੈਕਟਰ ਇਨਪੁਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਵੈਕਟਰ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕੱਚਾ ਟੈਕਸਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸੀਮਾ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਾਪਸ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਵੈਕਟਰ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਸਗੋਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੇ ਮਾਡਿਊਲਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਵੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਮਿਲਵਸ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਜਾਂ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਖੋਜ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਈ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਹਰੇਕ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ ਸਕੀਮਾ ਸੈਟਅਪ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸੂਚਕਾਂਕ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਖੋਜ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਤੱਕ, ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਛੇਤੀ ਫੜਨ ਲਈ ਗਲਤੀ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ ਦਾ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਜੇਕਰ ਸੂਚਕਾਂਕ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਲੌਗਸ ਨਾਲ ਤੁਰੰਤ ਸੁਚੇਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਯੂਲਰ, ਚੰਗੀ-ਟਿੱਪਣੀ ਵਾਲਾ ਕੋਡ ਮਿਲਵਸ ਦੇ ਨਾਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਵੈਕਟਰ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਅਤੇ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜ। ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਕੇ, ਡਿਵੈਲਪਰ Node.js ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੌਰਾਨ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਦੇ ਹੋਏ, ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਅਤੇ ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

// 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();

ਮਿਲਵਸ ਦੇ ਨਾਲ ਵੈਕਟਰ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮ ਦੀ ਬੇਮੇਲਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਏ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ ਬੇਮੇਲ ਮਿਲਵਸ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਅਕਸਰ ਵੈਕਟਰ ਸਟੋਰੇਜ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਫਾਰਮੈਟ ਅਤੇ ਸਮਾਨਤਾ ਗਣਨਾ ਲਈ ਚੁਣੀ ਗਈ ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਗਲਤ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਮਿਲਵਸ ਵਰਗੇ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਮੁੱਦਾ ਵਧੇਰੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕਿਸਮਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ L2 (ਯੂਕਲੀਡੀਅਨ ਦੂਰੀ) ਜਾਂ IP (ਅੰਦਰੂਨੀ ਉਤਪਾਦ), ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਖੋਜਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਖਾਸ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ ਸੰਰਚਨਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, L2 ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਫਲੋਟਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਦੂਰੀਆਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਨਾਲ ਸਮਾਨਤਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਦੀ ਚੋਣ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਸੈਟਅਪ ਇਹਨਾਂ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਗਲਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਿਲਵਸ ਇੱਕ ਤਰੁੱਟੀ ਪੈਦਾ ਕਰੇਗਾ, ਖੋਜ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨੂੰ ਰੋਕ ਦੇਵੇਗਾ।

ਬੇਮੇਲਤਾ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ, ਸਕੀਮਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਲੋੜਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਮਿਲਵਸ ਵਿੱਚ, ਸਕੀਮਾ ਬਣਾਉਣਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਖੇਤਰ ਦੇ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਵੈਕਟਰ ਸਟੋਰੇਜ ਲਈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤਦੇ ਹੋ OpenAI ਏਮਬੈਡਿੰਗਸ ਮਾਡਲ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਫਲੋਟਵੈਕਟਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਵੈਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਨਾਲ ਹੀ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਇਹਨਾਂ FloatVectors ਲਈ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕਿਸਮ ਨੂੰ L2 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਤੱਤ—ਸਕੀਮਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਚੋਣ ਤੱਕ—ਮਿਲਵਸ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਹਿਜ ਵੈਕਟਰ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਇਕ ਹੋਰ ਨਾਜ਼ੁਕ ਪਹਿਲੂ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸੂਚਕਾਂਕ, ਮਿਲਵਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ, ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਪਰ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕਿਸਮ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। ਗਲਤ ਸੰਰਚਨਾ ਕੀਤੇ ਸੂਚਕਾਂਕ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਅਸੰਗਤ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਵਾਲਾ ਫਲੈਟ ਇੰਡੈਕਸ, ਡੇਟਾ ਕਿਸਮ ਦੀ ਬੇਮੇਲ ਗਲਤੀ ਵਿੱਚ ਵੇਖੀਆਂ ਗਈਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਟਰਿੱਗਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। L2 ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇ ਨਾਲ IVF_FLAT ਵਰਗੀ ਸੂਚਕਾਂਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ FloatVectors ਨਾਲ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਕਸਾਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਇਹ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਕਿਵੇਂ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਖੋਜ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਿਲਵਸ ਦੇ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸੁਚਾਰੂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।