Oprava chyby vyhľadávania vektorov Redisearch: Problém syntaxe filtra dátumu a času v Pythone

Ladenie chýb syntaxe vyhľadávania vektorov pri opätovnom vyhľadávaní

Stretnutie so syntaktickou chybou pri dotazovaní a Databáza RedisJSON s vektorovým vyhľadávaním a časovým filtrom môže byť frustrujúce. Ak sa pokúšate filtrovať výsledky na základe podobnosti a časovej pečiatky, chyba ResponseError: Chyba syntaxe pri posune 50 blízko dátumu a času vás môže rozhodiť. 🧩

Redisearch je výkonný nástroj na spracovanie zložitých vyhľadávaní, najmä vďaka nemu K-najbližší sused (KNN) schopnosti, vďaka ktorým je skvelý na vyhľadávanie podobností na základe vektorov. Pridanie ďalších filtrov – ako napr stav časovej pečiatky—môže viesť k neočakávaným syntaktickým chybám. Táto príručka sa ponorí do toho, čo pravdepodobne spôsobuje problém a ako ho vyriešiť.

Mnoho vývojárov integrujúcich RedisJSON s Redisearch na spracovanie štruktúrovaných aj neštruktúrovaných údajov čelí podobným výzvam. Zabezpečenie presnosti syntaxe v Redisearch je kľúčové, najmä pri kombinovaní filtrov ako KNN a časovej pečiatky. Pochopenie syntaxe a dialektov Redis môže pomôcť odomknúť plný potenciál Redisearch pre komplexné dopytovanie.

V tomto článku sa budeme zaoberať riešením tohto bežného problému Redisearch, prejdeme si, prečo k nemu dochádza, a ponúkneme riešenia. Zabezpečme, aby vaše vyhľadávanie vektorov s podmienkami časovej pečiatky prebiehalo hladko a presne. 🛠️

Pochopenie a implementácia vektorových dotazov opätovného vyhľadávania s filtrami časových pečiatok

Príklady skriptov uvedené vyššie sú navrhnuté tak, aby pomohli vývojárom vykonať komplexné vyhľadávanie pomocou Prebádať s RedisJSON, konkrétne pre databázu obsahujúcu polia vektorov aj časových značiek. V tomto nastavení je primárnym cieľom nájsť položky, ktoré sú nielen najpodobnejšie z hľadiska blízkosti vektorov, ale sú tiež filtrované podľa rozsahu časových značiek. Vyžaduje si to kombináciu vyhľadávania vektorov K-nearest sused (KNN) a filtra časovej pečiatky Redis. Prvý skript nastaví dotaz, ktorý hľadá 10 najpodobnejších výsledkov v danom časovom rámci pomocou poľa „DateTime“ spolu s vektorom dotazu vytvoreným modelom vkladania. Redisearch umožňuje vysoko prispôsobené parametre dopytu, vďaka čomu je ideálny pre aplikácie strojového učenia, kde je rozhodujúca podobnosť aj filtrovanie dátumu, ako napríklad v systémoch odporúčaní, kde výsledky musia byť relevantné aj aktuálne. 📅

Na dosiahnutie tohto cieľa sa skript vo veľkej miere spolieha na špecifické príkazy Redisearch. Príkaz `Query` je nevyhnutný, tvorí objekt dotazu a umožňuje nám pridať komplexnú logiku filtrovania s možnosťami ako KNN a rozsah časovej pečiatky. Samotný dotaz používa vektorové pole na vykonanie podobnostného vyhľadávania v kombinácii s podmienkou rozsahu `@DateTime`, ktorá filtruje výsledky podľa konkrétneho dátumu. Príkaz `sort_by` pomáha usporiadať výsledky podľa vektorového skóre, čím zaisťuje, že sa vrátia len najrelevantnejšie dokumenty. Je to užitočné najmä pri vykonávaní dopytov, pri ktorých je potrebné zoradiť výsledky podľa prispôsobenej metriky, ako je skóre podobnosti, a filtrovať podľa iných atribútov. Ak napríklad používateľ hľadá „najnovšie články o technológiách“, vyhľadávanie KNN nájde najbližšie články podľa témy a filter časových pečiatok zabezpečí, že tieto články sú aktuálne. 🧠

Druhé riešenie posúva tento koncept ďalej zavedením štruktúry potrubia a spracovania chýb, čím sa stáva robustnejším pre výrobu. Pipelines v dávkových príkazoch Redis spoločne, zlepšujú výkon a znižujú latenciu siete, čo je rozhodujúce v systémoch s vysokým dopytom. Táto technika je cenná v aplikáciách vyžadujúcich rýchle a časté vykonávanie dotazov, ako sú online odporúčania alebo monitorovanie údajov v reálnom čase. V skripte kanál zoskupuje príkazy Redisearch, aby ich vykonával efektívne, čo je obzvlášť užitočné pri predchádzaní úzkym miestam v sieti. Okrem toho sme zahrnuli spracovanie chýb vo forme blokov try-except, čím sa zabezpečí, že skript bude menej pravdepodobný zlyhať v prípade neplatného vstupu alebo problémov s pripojením Redis. Vďaka týmto vylepšeniam je škálovanie praktickejšie v scenároch reálneho sveta, kde je prvoradá efektívna správa dotazov a odolnosť voči chybám.

Medzi ďalšie kritické príkazy patrí `return_fields`, ktorý obmedzuje vrátené polia a optimalizuje výkon získavaním iba potrebných údajov. Nakoniec príkaz `dialect(2)` nastaví dialekt dotazu na verziu 2, ktorá je potrebná pre rozšírenú syntax používanú v Redisearch. To umožňuje pokročilé funkcie dotazu, ako je podobnosť vektorov a komplexné filtre v rámci jedného príkazu dotazu. Spoločne tieto skripty demonštrujú, ako možno využiť Redisearch v Pythone na zvládnutie sofistikovaných požiadaviek na dopytovanie, najmä pri integrácii modelov strojového učenia na vyhľadávanie a filtrovanie v reálnom čase v kontexte citlivom na časové značky. Bez ohľadu na to, či sa použije na nástroj odporúčaní alebo informačný kanál, flexibilita spoločnosti Redisearch s vektorovými údajmi a údajmi o časovej pečiatke z nej robí vynikajúcu voľbu pre vytváranie citlivých a vysokovýkonných aplikácií.

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")

Skúmanie výziev vyhľadávania vektorov v programe Redisearch s filtrami dátumu a času

Jeden dôležitý aspekt práce s Prebádať zahŕňa správu filtrov založených na časovej pečiatke spolu s vyhľadávaním podobnosti vektorov, najmä pri integrácii databázy RedisJSON. RedisJSON ponúka robustnú podporu pre prácu so štruktúrovanými a pološtruktúrovanými údajmi, no pri kombinovaní môžu vzniknúť problémy KNN vektorové vyhľadávanie s filtrovaním na základe dátumu. Chyba „Chyba syntaxe pri posune 50 blízko dátumu a času“ sa často vyskytuje, pretože dopyty Redisearch očakávajú presnú syntax. Keď reťazec dopytu nie je naformátovaný presne podľa požiadaviek Redisearch – najmä v prípade zmiešaných podmienok, ako je vyhľadávanie KNN a rozsah dátumov – chyby môžu zastaviť postup.

Jedným z možných riešení je starostlivé preskúmanie používania Query objekt a ako sú vyjadrené polia ako vektorová podobnosť a časové značky. Redisearch používa dialektové verzie na rozlíšenie rôznych správaní dopytov, takže v prípadoch zahŕňajúcich KNN a časové pečiatky nastavte dopyt na dialect(2) je nevyhnutné. Bez správneho dialektu môže Redisearch interpretovať dopyt nesprávne, čo vedie k syntaktickým chybám. The sort_by a return_fields funkcie umožňujú dodatočné prispôsobenie, ale tieto príkazy je potrebné zosúladiť s konkrétnou používanou verziou Redisearch.

Na efektívne riešenie takýchto chýb vývojári často vykonávajú testy v malej dávke záznamov, aby pozorovali správanie dotazov pred tým, ako ich aplikujú na celý súbor údajov. Testovacie dotazy v rámci Redis pipeline môže pomôcť dávkovať príkazy a zvládnuť zložitejšie viacpríkazové štruktúry, čím sa zvýši efektívnosť a zníži sa oneskorenie siete. Pochopením nuansy Redisearch’s query syntax a úpravou príkazov, aby vyhovovali konkrétnej verzii databázy, môžu vývojári vyriešiť bežné problémy so syntaxou. Tieto znalosti sú nevyhnutné pre aplikácie, ktoré sa spoliehajú na vysokovýkonné vyhľadávanie založené na podobnosti, ako sú nástroje odporúčaní alebo cielené systémy na doručovanie obsahu. 🛠️