Korzystanie z osadzania Milvus i OpenAI w celu naprawienia błędu niezgodności typu danych Node.js i typu metryki

Zrozumienie i naprawienie niezgodności typów w wyszukiwaniu wektorowym za pomocą Milvus

W wyszukiwaniu wektorowym i rozwiązaniach bazodanowych, takich jak Milvus, zarządzanie osadzaniami utworzonymi za pomocą modeli takich jak Osadzanie tekstu-3-small w OpenAI często prowadzi do wyzwań związanych z konfiguracją schematu, typami metryk i obsługą danych. Elementy te muszą być dokładnie dopasowane, aby wyszukiwanie przebiegało sprawnie. W przypadku wystąpienia nawet niewielkich błędnych konfiguracji błędy takie jak „niezgodność typu danych i typu metryki” mogą zakłócić proces.

W tym przypadku mamy do czynienia z problemem niedopasowania typu danych podczas wyszukiwania podobieństwa w Milvusie Node.js. Pomimo przestrzegania ustalonych praktyk dotyczących schematów i indeksowania mogą pojawić się błędy w zapytaniu, co sprawia, że ​​rozwiązywanie problemów staje się niezbędne. Ten problem może wydawać się szczególnie frustrujący, ponieważ w idealnym przypadku typy danych i metryk powinny być domyślnie kompatybilne.

Błąd niedopasowania wskazuje na konflikt pomiędzy typem danych wektora, tutaj a Pływający wektororaz typ metryki określony jako L2, wspólna metryka podobieństwa wektorów. Biorąc pod uwagę, że FloatVector jest zazwyczaj zgodny z metryką L2, rozwiązanie tego problemu może wymagać bliższego przyjrzenia się zarówno definicji schematu, jak i procesowi zapytań.

W tym miejscu zbadamy, co powoduje niezgodność typu danych i typu metryki w Milvusie i zestawie SDK Node.js. Identyfikując typowe błędy i ich rozwiązania, możesz dostroić konfigurację Milvusa, aby uniknąć podobnych błędów i zapewnić bezproblemowe wyszukiwanie.

Rozwiązywanie niezgodności typów danych w Milvusie przy wyszukiwaniach osadzanych

Dostarczone skrypty rozwiązują problem a niezgodność typu danych i typu metryki w Milvusie, częsty błąd spotykany podczas przeszukiwania wektorów, szczególnie podczas korzystania z osadzania z modeli takich jak Text-embedding-3-small OpenAI. Pierwszy skrypt ustanawia schemat w Milvusie za pomocą SDK dla Node.js, definiując niezbędne pola do przechowywania i wyszukiwania danych wektorowych. W tym przypadku schemat wykorzystuje typ danych FloatVector do przechowywania danych wektorowych, co jest zgodne z wymaganiami Milvusa dotyczącymi wektorów podczas korzystania z metryki odległości L2. Zapewniając dokładne zdefiniowanie pól klucza podstawowego, wektora i nieprzetworzonego tekstu, ta konfiguracja umożliwia prawidłowe indeksowanie i sprawdzanie wektorów.

Dodatkowo skrypt używa komendy createIndex do ustawienia indeksu w polu wektorowym. Określając typ indeksu jako FLAT i metrykę jako L2, ten krok ma kluczowe znaczenie dla umożliwienia wydajnego wyszukiwania podobieństw w Milvusie. The Metryka L2 reprezentuje odległość euklidesową i jest powszechnie używana do porównywania bliskości wektorów. Jeśli jednak wystąpi niezgodność typów danych między magazynem wektorowym (FloatVector) a typem metryki, wystąpią błędy. Dlatego ta część skryptu zapewnia, że ​​Milvus rozpoznaje zarówno typy danych, jak i metryki, zmniejszając ryzyko niedopasowania podczas operacji pobierania.

W drugim skrypcie skupiono się na dodatkowych krokach obsługa błędów i walidacja zarówno w przypadku tworzenia indeksu, jak i zapytań wyszukiwania. W tym przypadku funkcja wyszukiwania jest zdefiniowana osobno, umożliwiając użytkownikom wprowadzenie wektora zapytania i pobranie wyników zawierających surowy tekst powiązany z dopasowanym wektorem. Dzięki zastosowaniu parametru limit funkcja ogranicza liczbę zwracanych wyników do najbliższego pasującego wektora. Takie podejście nie tylko optymalizuje wydajność, ale także demonstruje modułową konstrukcję skryptu, dzięki czemu każdy komponent można z łatwością ponownie wykorzystać w przyszłych konfiguracjach Milvus lub rozszerzonej funkcjonalności wyszukiwania.

Każdy skrypt obejmuje obsługę błędów w celu wykrycia problemów na wczesnym etapie potoku danych, od konfiguracji schematu po utworzenie indeksu i wykonanie wyszukiwania. Dzięki temu w przypadku wystąpienia niezgodności typu danych lub problemu ze zgodnością indeksu programiści zostaną natychmiast powiadomieni za pomocą szczegółowych dzienników. Taki modułowy, dobrze skomentowany kod jest kluczowy dla programistów pracujących z Milvusem przy złożonych projektach obejmujących osadzania wektorów i wyszukiwanie podobieństw. Wykonując te kroki, programiści mogą lepiej zachować spójność między typami danych i konfiguracjami metryk, unikając błędów, a jednocześnie efektywnie pobierając osady w środowiskach Node.js.

// 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();

Zrozumienie niezgodności typów danych w wyszukiwaniu podobieństwa wektorów za pomocą Milvusa

Spotkanie A niezgodność typu danych błąd w Milvusie często wskazuje na rozbieżność między formatem danych używanym do przechowywania wektorów a typem metryki wybranym do obliczenia podobieństwa. W systemach wyszukiwania wektorowego, takich jak Milvus, problem ten jest bardziej wyraźny, ponieważ różne typy metryk, takie jak L2 (odległość euklidesowa) lub IP (produkt wewnętrzny), wymagają określonej konfiguracji typu danych w celu skutecznego wyszukiwania. W większości przypadków w przypadku danych FloatVector używany jest typ metryki L2, ponieważ oblicza on odległości na podstawie wartości zmiennoprzecinkowych, co czyni go idealnym wyborem w przypadku zastosowań obejmujących porównywanie podobieństw z osadzeniem. Jeśli konfiguracja nieprawidłowo dopasuje te konfiguracje, Milvus zgłosi błąd, zatrzymując zapytanie wyszukiwania.

Aby uniknąć rozbieżności, należy wziąć pod uwagę definicje schematów i wymagania dotyczące indeksowania. W Milvusie tworzenie schematu odbywa się poprzez określenie typu danych każdego pola w kolekcji, szczególnie w przypadku przechowywania wektorów. Na przykład, jeśli używasz Osadzania OpenAI model, potrzebujesz FloatVector do przechowywania tych osadów podczas wysyłania wektorów zmiennoprzecinkowych. Ponadto upewnienie się, że typ metryki jest ustawiony na L2 dla tych wektorów FloatVector, pomoże zachować zgodność i zapobiec błędom. Każdy z tych elementów – od definicji schematu po wybór typu metryki – odgrywa rolę w bezproblemowym przechowywaniu i odzyskiwaniu wektorów w Milvusie.

Kolejnym krytycznym aspektem jest obsługa konfiguracji indeksowania. Indeks, główna funkcja Milvusa, optymalizuje prędkość wyszukiwania, ale musi być zgodny z danymi wektorowymi i typem metryki. Źle skonfigurowane indeksy, takie jak indeks płaski z niezgodną metryką, mogą powodować błędy podobne do tych obserwowanych w przypadku błędu niedopasowania typu danych. Używanie typu indeksu, takiego jak IVF_FLAT, z metrykami L2 dobrze współgra z FloatVectors, umożliwiając szybsze wyszukiwanie bez utraty dokładności. Zrozumienie interakcji tych konfiguracji gwarantuje, że każdy proces wyszukiwania będzie przebiegał sprawnie w ramach wektorowej bazy danych Milvus.