Исправление ошибки поиска вектора Redisearch: проблема синтаксиса фильтра DateTime Python

Отладка синтаксических ошибок векторного поиска Redisearch

Обнаружение синтаксической ошибки при запросе База данных RedisJSON использование как векторного поиска, так и временного фильтра может разочаровать. Если вы пытаетесь отфильтровать результаты по сходству и временной метке, вас может сбить с толку ошибка ResponseError: Синтаксическая ошибка по смещению 50 рядом с DateTime. 🧩

Redisearch — это мощный инструмент для обработки сложных поисков, особенно с его К-ближайший сосед (КНН) Возможности, которые делают его идеальным для векторного поиска по сходству. Однако добавление дополнительных фильтров, например состояние временной метки— может привести к неожиданным синтаксическим ошибкам. В этом руководстве будет подробно рассмотрено, что может вызвать проблему и как ее решить.

Многие разработчики, интегрирующие RedisJSON с Redisearch для обработки как структурированных, так и неструктурированных данных, сталкиваются с аналогичными проблемами. Обеспечение точности синтаксиса в Redisearch имеет решающее значение, особенно при сочетании таких фильтров, как KNN и временная метка. Понимание синтаксиса и диалектов Redis может помочь раскрыть весь потенциал Redisearch для сложных запросов.

В этой статье мы устраним эту распространенную проблему Redisearch, объясним, почему она возникает, и предложим решения. Давайте обеспечим бесперебойную и точную работу векторного поиска с условиями временных меток. 🛠️

Понимание и реализация векторных запросов Redisearch с фильтрами временных меток

Приведенные выше примеры сценариев предназначены для того, чтобы помочь разработчикам выполнить сложный поиск, используя Повторное исследование с RedisJSON, специально для базы данных, содержащей как векторные поля, так и поля меток времени. В этой настройке основная цель — найти элементы, которые не только наиболее похожи с точки зрения векторной близости, но также отфильтрованы по диапазону временных меток. Для этого требуется комбинация векторного поиска K-ближайшего соседа (KNN) и фильтра временных меток Redis. Первый скрипт устанавливает запрос, который ищет 10 наиболее похожих результатов в течение заданного периода времени, используя поле DateTime вместе с вектором запроса, созданным моделью внедрения. Redisearch позволяет настраивать параметры запроса, что делает его идеальным для приложений машинного обучения, где решающее значение имеют фильтрация по сходству и дате, например, в рекомендательных системах, где результаты должны быть одновременно релевантными и свежими. 📅

Для достижения этой цели сценарий в значительной степени полагается на определенные команды Redisearch. Команда «Query» имеет важное значение, она формирует объект запроса и позволяет нам добавлять сложную логику фильтрации с такими параметрами, как KNN и диапазон временных меток. Сам запрос использует векторное поле для поиска по сходству в сочетании с условием диапазона @DateTime, которое фильтрует результаты по определенному окну даты. Команда sort_by помогает упорядочить результаты по векторной оценке, гарантируя, что возвращаются только наиболее релевантные документы. Это особенно полезно при выполнении запросов, результаты которых необходимо упорядочить в соответствии с настраиваемым показателем, например показателем сходства, и отфильтровать по другим атрибутам. Например, если пользователь ищет «последние статьи о технологиях», поиск KNN находит ближайшие статьи по теме, а фильтр меток времени гарантирует, что эти статьи являются недавними. 🧠

Второе решение развивает эту концепцию, представляя структуру конвейера и обработку ошибок, что делает ее более надежной для производства. Конвейеры в пакетных командах Redis объединяются, повышая производительность и уменьшая задержку в сети, что имеет решающее значение в системах с высокими требованиями. Этот метод полезен в приложениях, требующих быстрого и частого выполнения запросов, таких как онлайн-рекомендации или мониторинг данных в реальном времени. В сценарии конвейер группирует команды Redisearch для их эффективного выполнения, что особенно полезно для предотвращения узких мест в сети. Кроме того, мы включили обработку ошибок в виде блоков try-кроме, гарантируя меньшую вероятность сбоя сценария в случае недопустимого ввода или проблем с подключением Redis. Эти улучшения делают его более практичным для масштабирования в реальных сценариях, где первостепенное значение имеют эффективное управление запросами и устойчивость к ошибкам.

Другие важные команды включают return_fields, которая ограничивает возвращаемые поля, оптимизируя производительность за счет получения только необходимых данных. Наконец, команда «dialect(2)» устанавливает диалект запроса на версию 2, которая необходима для расширенного синтаксиса, используемого в Redisearch. Это позволяет использовать расширенные функции запроса, такие как сходство векторов и сложные фильтры, в одном операторе запроса. Вместе эти сценарии демонстрируют, как Redisearch можно использовать в Python для обработки сложных запросов, особенно при интеграции моделей машинного обучения для поиска и фильтрации в реальном времени в контексте, чувствительном к меткам времени. Независимо от того, применяется ли Redisearch к механизму рекомендаций или ленте новостей, гибкость Redisearch с векторными данными и временными метками делает его отличным выбором для создания быстро реагирующих и высокопроизводительных приложений.

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")

Исследование проблем векторного поиска в Redisearch с фильтрами DateTime

Один из важных аспектов работы с Повторное исследование включает в себя управление фильтрами на основе временных меток наряду с поиском сходства векторов, особенно при интеграции базы данных RedisJSON. RedisJSON предлагает надежную поддержку для обработки структурированных и полуструктурированных данных, но при объединении могут возникнуть проблемы. Векторный поиск KNN с фильтрацией по дате. Ошибка «Синтаксическая ошибка по смещению 50 рядом с DateTime» часто возникает, поскольку запросы Redisearch ожидают точного синтаксиса. Если строка запроса не отформатирована в точном соответствии с требованиями Redisearch — особенно для смешанных условий, таких как поиск KNN и диапазон дат, — ошибки могут остановить прогресс.

Одним из возможных решений является тщательный анализ использования Query объект и то, как выражаются такие поля, как сходство векторов и временные метки. Redisearch использует диалектные версии, чтобы различать различное поведение запросов, поэтому в случаях, связанных с KNN и временными метками, установка запроса в dialect(2) имеет важное значение. Без правильного диалекта Redisearch может неправильно интерпретировать запрос, что приведет к синтаксическим ошибкам. sort_by и return_fields Функции допускают дополнительную настройку, но эти команды должны быть согласованы с конкретной используемой версией Redisearch.

Чтобы эффективно устранять такие ошибки, разработчики часто проводят тесты на небольших пакетах записей, чтобы наблюдать за поведением запроса, прежде чем применять его к полному набору данных. Тестирование запросов в Redis pipeline может помочь пакетным командам и обрабатывать более сложные структуры из нескольких команд, повышая эффективность и уменьшая задержку в сети. Понимая нюансы Redisearch’s query syntax и корректируя команды в соответствии с конкретной версией базы данных, разработчики могут решить распространенные проблемы синтаксиса. Эти знания необходимы для приложений, использующих высокопроизводительный поиск на основе сходства, таких как системы рекомендаций или системы целевой доставки контента. 🛠️