Использование внедрений Milvus и OpenAI для исправления ошибки несоответствия типа данных Node.js и типа метрики

Понимание и исправление несоответствий типов в векторном поиске с помощью Milvus

В векторном поиске и решениях для баз данных, таких как Милвус, управляя вложениями, созданными с помощью таких моделей, как Text-embedding-3-small от OpenAI часто приводит к проблемам, связанным с настройкой схемы, типами метрик и обработкой данных. Эти элементы должны точно совпадать, чтобы поиск проходил гладко. При возникновении даже незначительных неправильных конфигураций такие ошибки, как «несоответствие типа данных и типа метрики», могут нарушить процесс.

В этом случае мы сталкиваемся с проблемой несоответствия типов данных при проведении поиска по сходству в Milvus с использованием Node.js. Несмотря на соблюдение установленных схем и методов индексирования, в запросе могут возникать ошибки, что делает необходимым устранение неполадок. Эта проблема может показаться особенно неприятной, поскольку типы данных и метрик в идеале должны быть совместимы по умолчанию.

Ошибка несоответствия намекает на конфликт между типами данных вектора, здесь FloatVectorи тип метрики, указанный как L2, общая метрика в векторном подобии. Учитывая, что FloatVector обычно совместим с метрикой L2, решение этой проблемы может потребовать более внимательного изучения как определения схемы, так и процесса запроса.

Здесь мы выясним, что вызывает несоответствие этого типа данных и типа метрики в Milvus и Node.js SDK. Выявляя распространенные ошибки и способы их устранения, вы можете точно настроить настройку Milvus, чтобы избежать подобных ошибок и обеспечить бесперебойный поиск.

Устранение несоответствия типов данных в Milvus для встраивания результатов поиска

Предоставленные сценарии решают проблему несоответствие типа данных и типа метрики в Milvus — распространенная ошибка, возникающая при векторном поиске, особенно при использовании вложений из таких моделей, как text-embedding-3-small от OpenAI. Первый скрипт устанавливает схему в Milvus, используя Node.js SDK, определяя необходимые поля для хранения и поиска векторных данных. Здесь схема использует тип данных FloatVector для хранения векторных данных, что соответствует требованиям Milvus к векторам при использовании метрики расстояния L2. Обеспечивая точное определение полей первичного ключа, вектора и необработанного текста, эта настройка позволяет правильно индексировать и запрашивать векторы.

Кроме того, сценарий использует команду createIndex для установки индекса векторного поля. Указав тип индекса как FLAT и метрику как L2, этот шаг имеет решающее значение для обеспечения эффективного поиска сходства в Milvus. Метрика L2 представляет евклидово расстояние и обычно используется для сравнения близости векторов. Однако при несоответствии типов данных между векторным хранилищем (FloatVector) и типом метрики возникнут ошибки. Таким образом, эта часть сценария гарантирует, что Milvus распознает как типы данных, так и типы метрик, уменьшая вероятность несоответствий во время операций поиска.

Во втором сценарии дополнительные шаги сосредоточены на обработка ошибок и проверка как для создания индекса, так и для поисковых запросов. Здесь функция поиска определяется отдельно, что позволяет пользователям вводить вектор запроса и получать результаты, включающие необработанный текст, связанный с совпавшим вектором. Используя параметр limit, функция ограничивает количество возвращаемых результатов ближайшим совпадающим вектором. Такой подход не только оптимизирует производительность, но и демонстрирует модульную структуру скрипта, что позволяет легко повторно использовать каждый компонент для будущих конфигураций Milvus или расширенных функций поиска.

Каждый сценарий включает обработку ошибок для выявления проблем на ранних этапах конвейера данных, от настройки схемы до создания индекса и выполнения поиска. Это гарантирует, что в случае несоответствия типов данных или проблем с совместимостью индексов разработчики будут незамедлительно предупреждены с помощью подробных журналов. Такой модульный, хорошо комментированный код имеет решающее значение для разработчиков, работающих с Milvus в сложных проектах, включающих векторные вложения и поиск по сходству. Следуя этим шагам, разработчики смогут лучше поддерживать согласованность между типами данных и конфигурациями метрик, избегая ошибок и одновременно эффективно извлекая внедрения в средах 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();

Понимание несоответствия типов данных при поиске сходства векторов с помощью Milvus

Встреча с несоответствие типов данных Ошибка в Milvus часто указывает на несовпадение формата данных, используемого для векторного хранения, и типа метрики, выбранного для вычисления сходства. В системах векторного поиска, таких как Milvus, эта проблема более выражена, поскольку различные типы метрик, такие как L2 (евклидово расстояние) или IP (внутреннее произведение), требуют настройки определенного типа данных для эффективного поиска. В большинстве случаев тип метрики L2 используется для данных FloatVector, поскольку он вычисляет расстояния на основе значений с плавающей запятой, что делает его подходящим выбором для приложений, включающих сравнение сходства с встраиванием. Если установка не согласует эти конфигурации, Milvus выдаст ошибку, останавливая поисковый запрос.

Чтобы избежать несоответствий, важно учитывать определения схемы и требования к индексированию. В Milvus создание схемы осуществляется путем указания типа данных каждого поля в коллекции, особенно для векторного хранилища. Например, если вы используете Вложения OpenAI модели вам понадобится FloatVector для хранения этих вложений, когда они выводят векторы с плавающей запятой. Кроме того, если для этих FloatVectors установлен тип метрики L2, это поможет обеспечить совместимость и предотвратить ошибки. Каждый из этих элементов — от определения схемы до выбора типа метрики — играет роль в бесперебойном хранении и извлечении векторных данных в Milvus.

Еще одним важным аспектом является обработка конфигураций индексирования. Индекс, основная функция Milvus, оптимизирует скорость поиска, но должен соответствовать векторным данным и типу метрики. Неправильно настроенные индексы, такие как плоский индекс с несовместимой метрикой, могут вызывать ошибки, аналогичные тем, которые наблюдаются при ошибке несоответствия типов данных. Использование типа индекса, такого как IVF_FLAT, с метриками L2 хорошо согласуется с FloatVectors, обеспечивая более быстрый поиск без ущерба для точности. Понимание того, как взаимодействуют эти конфигурации, гарантирует бесперебойную работу каждого процесса поиска в рамках векторной базы данных Milvus.