Naprawianie błędu ponownego wyszukiwania wektorów: problem ze składnią filtru DateTime w języku Python

Debugowanie błędów składni ponownego wyszukiwania wektorów wyszukiwania

Napotkanie błędu składni podczas wykonywania zapytania a Baza danych RedisJSON zarówno z wyszukiwaniem wektorowym, jak i filtrem czasowym, może być frustrujące. Jeśli próbujesz filtrować wyniki na podstawie podobieństwa i sygnatury czasowej, błąd ResponseError: Błąd składni przy przesunięciu 50 w pobliżu DateTime może Cię wytrącić z równowagi. 🧩

Ponowne badanie jest skuteczne w obsłudze złożonych wyszukiwań, szczególnie w przypadku ich wyszukiwania K-najbliższy sąsiad (KNN) możliwości, dzięki którym doskonale nadaje się do wyszukiwania podobieństw w oparciu o wektory. Jednak dodanie dodatkowych filtrów — np warunek znacznika czasu—może prowadzić do nieoczekiwanych błędów składniowych. W tym przewodniku szczegółowo omówimy, co jest prawdopodobną przyczyną problemu i jak go rozwiązać.

Wielu programistów integrujących RedisJSON z Redisearch w celu obsługi zarówno danych strukturalnych, jak i nieustrukturyzowanych stoi przed podobnymi wyzwaniami. Zapewnienie dokładności składni w Redisearch ma kluczowe znaczenie, szczególnie podczas łączenia filtrów takich jak KNN i znacznik czasu. Zrozumienie składni i dialektów Redis może pomóc w uwolnieniu pełnego potencjału Redisearch w zakresie złożonych zapytań.

W tym artykule rozwiążemy ten częsty problem związany z ponownym badaniem, omówimy przyczyny jego występowania i zaproponujemy rozwiązania. Zadbajmy o to, aby wyszukiwanie wektorów z warunkami znacznika czasu przebiegało sprawnie i dokładnie. 🛠️

Zrozumienie i wdrożenie ponownych zapytań wektorowych z filtrami znaczników czasu

Przykładowe skrypty podane powyżej mają pomóc programistom w przeprowadzeniu złożonego wyszukiwania za pomocą Ponowne badanie z RedisJSON, specjalnie dla bazy danych zawierającej pola wektorów i znaczników czasu. W tej konfiguracji głównym celem jest znalezienie elementów, które są nie tylko najbardziej podobne pod względem bliskości wektora, ale także przefiltrowane według zakresu sygnatury czasowej. Wymaga to połączenia wyszukiwania wektorowego K-najbliższego sąsiada (KNN) i filtru znacznika czasu Redis. Pierwszy skrypt konfiguruje zapytanie, które wyszukuje 10 najbardziej podobnych wyników w danym przedziale czasu przy użyciu pola „DateTime” wraz z wektorem zapytania utworzonym przez model osadzania. Redisearch pozwala na wysoce spersonalizowane parametry zapytań, co czyni go idealnym rozwiązaniem do zastosowań związanych z uczeniem maszynowym, w których kluczowe znaczenie ma zarówno podobieństwo, jak i filtrowanie dat, na przykład w systemach rekomendacji, w których wyniki muszą być zarówno trafne, jak i aktualne. 📅

Aby to osiągnąć, skrypt w dużej mierze opiera się na określonych poleceniach Redisearch. Polecenie „Zapytanie” jest niezbędne, tworzy obiekt zapytania i pozwala nam dodać złożoną logikę filtrowania z opcjami takimi jak KNN i zakres znacznika czasu. Samo zapytanie używa pola wektorowego do wyszukiwania podobieństwa w połączeniu z warunkiem zakresu „@DateTime”, który filtruje wyniki do określonego okna daty. Polecenie „sort_by” pomaga uporządkować wyniki według wyniku wektorowego, zapewniając zwrócenie tylko najbardziej odpowiednich dokumentów. Jest to szczególnie przydatne podczas wykonywania zapytań, w których wyniki muszą być uporządkowane według dostosowanej metryki, takiej jak wynik podobieństwa, i filtrowane według innych atrybutów. Na przykład, jeśli użytkownik szuka „najnowszych artykułów na temat technologii”, wyszukiwarka KNN znajdzie artykuły najbliższe tematowi, a filtr sygnatury czasowej gwarantuje, że artykuły te są aktualne. 🧠

Drugie rozwiązanie rozwija tę koncepcję dalej, wprowadzając strukturę potokową i obsługę błędów, dzięki czemu jest ona bardziej odporna na produkcję. Potoki w Redis zbiorczo przekazują polecenia, poprawiając wydajność i redukując opóźnienia sieci, co ma kluczowe znaczenie w systemach o dużych wymaganiach. Technika ta jest cenna w zastosowaniach wymagających szybkiego i częstego wykonywania zapytań, takich jak rekomendacje online lub monitorowanie danych w czasie rzeczywistym. W skrypcie potok grupuje polecenia Redisearch w celu ich wydajnego wykonywania, co jest szczególnie pomocne w zapobieganiu wąskim gardłom w sieci. Co więcej, uwzględniliśmy obsługę błędów w postaci bloków try-except, dzięki czemu prawdopodobieństwo awarii skryptu jest mniejsze w przypadku nieprawidłowych danych wejściowych lub problemów z łącznością Redis. Te ulepszenia sprawiają, że skalowanie jest bardziej praktyczne w rzeczywistych scenariuszach, gdzie najważniejsze jest wydajne zarządzanie zapytaniami i odporność na błędy.

Inne krytyczne polecenia obejmują `return_fields`, które ograniczają zwracane pola, optymalizując wydajność poprzez pobranie tylko niezbędnych danych. Na koniec polecenie `dialect(2)` ustawia dialekt zapytań na wersję 2, która jest wymagana dla ulepszonej składni używanej w Redisearch. Pozwala to na korzystanie z zaawansowanych funkcji zapytań, takich jak podobieństwo wektorów i złożone filtry, w ramach jednej instrukcji zapytania. Razem te skrypty pokazują, jak można wykorzystać Redisearch w Pythonie do obsługi zaawansowanych potrzeb w zakresie zapytań, szczególnie podczas integrowania modeli uczenia maszynowego na potrzeby wyszukiwania i filtrowania w czasie rzeczywistym w kontekście wrażliwym na znaczniki czasu. Niezależnie od tego, czy chodzi o silnik rekomendacyjny, czy o kanał informacyjny, elastyczność Redisearch w zakresie danych wektorowych i sygnatur czasowych sprawia, że ​​jest to doskonały wybór do tworzenia responsywnych i wydajnych aplikacji.

from redis.commands.search.query import Query
import numpy as np
from datetime import datetime
from redis import Redis
# Initialize Redis client connection
client = Redis(host="localhost", port=6379, decode_responses=True)
# Define function to perform vector search with timestamp filter
def vector_search_with_timestamp(client, query_text, vector_field, time_field,
                                   start_time, end_time, top_k=10):
    # Encode query text to vector format
    query_vector = embedder.encode(query_text)
    # Create Redisearch query with KNN and time condition
    query = (
        Query(f'*=>[KNN {top_k} @{vector_field} $query_vector AS vector_score] @{time_field}:[{start_time} {end_time}]')
        .sort_by("vector_score")
        .return_fields("vector_score", "title", time_field)
        .dialect(2)
    )
    # Run the search query on Redisearch index
    result = client.ft("idx:myindex").search(query,
        {"query_vector": np.array(query_vector, dtype=np.float32).tobytes()})
    return result.docs
# Example usage of the function
query_text = "Some text to search"
start_time = 1696672140005
end_time = 1696958220000
results = vector_search_with_timestamp(client, query_text, "vector", "DateTime",
                                         start_time, end_time)
# Output the results
for doc in results:
    print(f"Title: {doc.title}, Score: {doc.vector_score}, DateTime: {doc.DateTime}")

import numpy as np
from redis import Redis
from redis.commands.search.query import Query
from datetime import datetime
# Connect to Redis client
client = Redis(host="localhost", port=6379, decode_responses=True)
# Define a function for a pipelined search with error handling
def robust_vector_search(client, query_text, vector_field, time_field,
                          start_time, end_time, top_k=10):
    try:
        # Encode the query
        query_vector = embedder.encode(query_text)
        # Construct search query with KNN and date range filter
        query = (
            Query(f'*=>[KNN {top_k} @{vector_field} $query_vector AS vector_score] @{time_field}:[{start_time} {end_time}]')
            .sort_by("vector_score")
            .return_fields("vector_score", "title", time_field)
            .dialect(2)
        )
        # Execute within a pipeline
        with client.pipeline() as pipe:
            pipe.ft("idx:myindex").search(query, {"query_vector": np.array(query_vector, dtype=np.float32).tobytes()})
            results = pipe.execute()
        return results[0].docs
    except Exception as e:
        print(f"Error occurred: {e}")
        return None
# Function call example
query_text = "Another search text"
start_time = 1696672140005
end_time = 1696958220000
docs = robust_vector_search(client, query_text, "vector", "DateTime", start_time, end_time)
# Display results
if docs:
    for doc in docs:
        print(f"Title: {doc.title}, Score: {doc.vector_score}, DateTime: {doc.DateTime}")
else:
    print("No results found or error occurred")

Odkrywanie wyzwań wyszukiwania wektorów w ponownym badaniu za pomocą filtrów DateTime

Jeden ważny aspekt pracy z Ponowne badanie obejmuje zarządzanie filtrami opartymi na sygnaturach czasowych wraz z wyszukiwaniem podobieństw wektorowych, szczególnie podczas integracji bazy danych RedisJSON. RedisJSON oferuje solidną obsługę obsługi danych strukturalnych i częściowo ustrukturyzowanych, ale podczas łączenia mogą pojawić się wyzwania Wyszukiwanie wektorów KNN z filtrowaniem na podstawie daty. Często pojawia się błąd „Błąd składni przy przesunięciu 50 w pobliżu daty i godziny”, ponieważ zapytania ponownego wyszukiwania wymagają precyzyjnej składni. Gdy ciąg zapytania nie jest sformatowany dokładnie zgodnie z wymaganiami Redisearch — szczególnie w przypadku warunków mieszanych, takich jak wyszukiwanie KNN i zakres dat — błędy mogą zatrzymać postęp.

Jednym z potencjalnych rozwiązań jest dokładne zapoznanie się z użyciem narzędzia Query obiekt i sposób wyrażania pól, takich jak podobieństwo wektorów i znaczniki czasu. Redisearch używa wersji dialektów do rozróżnienia różnych zachowań zapytań, więc w przypadkach obejmujących KNN i znaczniki czasu ustawienie zapytania dialect(2) jest niezbędne. Bez prawidłowego dialektu Redisearch może błędnie zinterpretować zapytanie, co prowadzi do błędów składniowych. The sort_by I return_fields funkcje pozwalają na dodatkową personalizację, ale te polecenia muszą być dostosowane do konkretnej używanej wersji Redisearch.

Aby skutecznie eliminować takie błędy, programiści często przeprowadzają testy na małej partii rekordów, aby obserwować zachowanie zapytań przed zastosowaniem ich do pełnego zbioru danych. Testowanie zapytań w Redis pipeline może pomóc w przetwarzaniu poleceń wsadowych i obsłudze bardziej złożonych struktur obejmujących wiele poleceń, zwiększając wydajność i zmniejszając opóźnienia sieci. Rozumiejąc niuanse Redisearch’s query syntax i dostosowując polecenia do konkretnej wersji bazy danych, programiści mogą rozwiązać typowe problemy ze składnią. Wiedza ta jest niezbędna w przypadku aplikacji opartych na wysokowydajnym wyszukiwaniu opartym na podobieństwie, takich jak silniki rekomendacyjne lub systemy dostarczania ukierunkowanej treści. 🛠️