Uporaba vdelav Milvus in OpenAI za odpravljanje napake podatkovnega tipa Node.js in neujemanja tipa metrike

Razumevanje in odpravljanje neujemanja vrst v vektorskem iskanju z Milvusom

Pri vektorskem iskanju in rešitvah za zbirke podatkov, kot je Milvus, upravljanje vdelav, ustvarjenih z modeli, kot je OpenAI's text-embedding-3-small pogosto vodi do izzivov, ki vključujejo nastavitev sheme, vrste meritev in ravnanje s podatki. Ti elementi morajo biti natančno poravnani, da zagotovijo nemoteno iskanje. Če pride do celo manjših napačnih konfiguracij, lahko napake, kot je »neujemanje tipa podatkov in tipa metrike«, motijo ​​postopek.

V tem primeru se med izvajanjem iskanja podobnosti v Milvusu soočamo s težavo neujemanja tipov podatkov Node.js. Kljub upoštevanju ustaljene sheme in praks indeksiranja se lahko pojavijo napake v poizvedbi, zaradi česar je odpravljanje težav nujno. Ta težava se lahko zdi še posebej frustrirajoča, saj bi morale biti vrste podatkov in meritev idealno privzeto združljive.

Napaka neujemanja namiguje na konflikt med podatkovnim tipom vektorja, tukaj a FloatVectorin tip metrike, določen kot L2, običajna metrika v vektorski podobnosti. Glede na to, da je FloatVector običajno združljiv z metriko L2, bo rešitev te težave morda zahtevala podrobnejši pregled definicije sheme in postopka poizvedbe.

Tukaj bomo raziskali, kaj povzroča neujemanje tega tipa podatkov in tipa metrike v Milvusu in SDK-ju Node.js. Z identifikacijo pogostih napačnih korakov in njihovih rešitev lahko natančno prilagodite nastavitev Milvusa, da se izognete podobnim napakam in zagotovite brezhibno izkušnjo iskanja.

Odpravljanje neujemanja podatkovnega tipa v Milvusu za vdelana iskanja

Predloženi skripti obravnavajo vprašanje a neujemanje tipa podatkov in tipa metrike v Milvusu, pogosta napaka, do katere pride med vektorskim iskanjem, zlasti pri uporabi vdelav iz modelov, kot je text-embedding-3-small OpenAI. Prvi skript vzpostavi shemo znotraj Milvusa z uporabo Node.js SDK, ki določa potrebna polja za shranjevanje in iskanje vektorskih podatkov. Tukaj shema uporablja podatkovni tip FloatVector za shranjevanje vektorskih podatkov, ki je usklajen z Milvusovo zahtevo za vektorje pri uporabi metrike razdalje L2. Z zagotavljanjem, da so polja primarnega ključa, vektorja in neobdelanega besedila natančno definirana, ta nastavitev omogoča pravilno indeksiranje in poizvedovanje vektorjev.

Poleg tega skript uporablja ukaz createIndex za nastavitev indeksa v vektorskem polju. Če določite vrsto indeksa kot FLAT in metriko kot L2, je ta korak ključnega pomena za omogočanje učinkovitega iskanja podobnosti v Milvusu. The metrika L2 predstavlja evklidsko razdaljo in se običajno uporablja za primerjavo bližine vektorjev. Če pa obstaja neujemanje podatkovnih tipov med vektorskim pomnilnikom (FloatVector) in metričnim tipom, bo prišlo do napak. Zato ta del skripta zagotavlja, da Milvus prepozna tipe podatkov in metrik, kar zmanjša možnost neujemanja med operacijami iskanja.

V drugem scenariju so dodatni koraki osredotočeni na obravnavanje napak in preverjanje za ustvarjanje indeksa in iskalne poizvedbe. Tu je funkcija iskanja določena ločeno, kar uporabnikom omogoča vnos vektorja poizvedbe in pridobivanje rezultatov, ki vključujejo neobdelano besedilo, povezano z ujemajočim se vektorjem. Z uporabo parametra limit funkcija omeji število vrnjenih rezultatov na najbližji ujemajoči se vektor. Ta pristop ne le optimizira delovanje, ampak tudi prikazuje modularno zasnovo skripta, zaradi česar je vsako komponento enostavno ponovno uporabiti za prihodnje konfiguracije Milvus ali razširjeno funkcionalnost iskanja.

Vsak skript vključuje obravnavo napak za zgodnje odkrivanje težav v cevovodu podatkov, od nastavitve sheme do ustvarjanja indeksa in izvajanja iskanja. To zagotavlja, da so razvijalci takoj opozorjeni s podrobnimi dnevniki, če pride do neujemanja vrste podatkov ali če pride do težave z združljivostjo indeksov. Takšna modularna, dobro komentirana koda je ključnega pomena za razvijalce, ki delajo z Milvusom v kompleksnih projektih, ki vključujejo vektorske vdelave in iskanje podobnosti. Z upoštevanjem teh korakov lahko razvijalci bolje vzdržujejo skladnost med vrstami podatkov in konfiguracijami metrik, s čimer se izognejo napakam in hkrati učinkovito pridobijo vdelave v okoljih 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();

Razumevanje neujemanja tipov podatkov pri iskanju podobnosti vektorjev z Milvusom

Srečanje z a neujemanje vrste podatkov napaka v Milvusu pogosto kaže na neusklajenost med formatom podatkov, ki se uporablja za vektorsko shranjevanje, in vrsto metrike, izbrano za izračun podobnosti. V vektorskih iskalnih sistemih, kot je Milvus, je ta težava bolj izrazita, ker različne vrste metrik, kot je L2 (evklidska razdalja) ali IP (notranji zmnožek), zahtevajo specifično konfiguracijo podatkovnega tipa za učinkovita iskanja. V večini primerov se za podatke FloatVector uporablja vrsta metrike L2, saj izračuna razdalje na podlagi vrednosti s plavajočo vejico, zaradi česar je najboljša izbira za aplikacije, ki vključujejo primerjavo podobnosti z vdelavami. Če nastavitev ne uskladi te konfiguracije, bo Milvus prikazal napako in ustavil iskalno poizvedbo.

Da bi se izognili neusklajenosti, je nujno upoštevati definicije shem in zahteve glede indeksiranja. V Milvusu je ustvarjanje sheme izvedeno tako, da se določi tip podatkov vsakega polja v zbirki, zlasti za shranjevanje vektorjev. Na primer, če uporabljate Vdelave OpenAI model, potrebujete FloatVector za shranjevanje teh vdelav, ko izpišejo vektorje s plavajočo vejico. Poleg tega zagotavljanje, da je tip metrike nastavljen na L2 za te FloatVectors, bo pomagalo ohraniti združljivost in preprečiti napake. Vsak od teh elementov – od definicije sheme do izbire tipa metrike – igra vlogo pri brezhibnem shranjevanju in iskanju vektorjev v Milvusu.

Drug pomemben vidik je upravljanje konfiguracij indeksiranja. Indeks, primarna funkcija v Milvusu, optimizira hitrost iskanja, vendar se mora ujemati z vektorskimi podatki in vrsto metrike. Napačno konfigurirani indeksi, kot je pavšalni indeks z nezdružljivo metriko, lahko sprožijo napake, podobne tistim, ki jih opazimo pri napaki neujemanja podatkovnega tipa. Uporaba vrste indeksa, kot je IVF_FLAT, z metriko L2 se dobro ujema s FloatVectors in podpira hitrejše iskanje brez ogrožanja natančnosti. Razumevanje, kako te konfiguracije medsebojno delujejo, zagotavlja, da vsak iskalni proces deluje nemoteno znotraj okvira Milvusove vektorske baze podatkov.