Odpravljanje napake vektorskega iskanja Redisearch: težava s sintakso filtra datuma in časa Python

Odpravljanje napak v sintaksi redisearch vektorskega iskanja

Med poizvedovanjem naletite na sintaktično napako Baza podatkov RedisJSON z vektorskim iskanjem in časovnim filtrom je lahko frustrirajuće. Če poskušate filtrirati rezultate na podlagi podobnosti in časovnega žiga, vas morda zmoti napaka ResponseError: Syntax error at offset 50 near DateTime. 🧩

Redisearch je zmogljiv pri obravnavanju zapletenih iskanj, zlasti s svojimi K-najbližji sosed (KNN) zmogljivosti, zaradi česar je odličen za vektorska iskanja podobnosti. Vendar pa dodajanje dodatnih filtrov, kot je a pogoj časovnega žiga— lahko povzroči nepričakovane sintaksne napake. Ta vodnik se bo poglobil v to, kaj verjetno povzroča težavo in kako jo rešiti.

Mnogi razvijalci, ki integrirajo RedisJSON z Redisearch za obdelavo strukturiranih in nestrukturiranih podatkov, se soočajo s podobnimi izzivi. Zagotavljanje natančnosti sintakse v Redisearch je ključnega pomena, zlasti pri kombinaciji filtrov, kot sta KNN in časovni žig. Razumevanje sintakse in narečij Redis lahko pomaga sprostiti polni potencial Redisearch za kompleksno poizvedovanje.

V tem članku bomo odpravili to pogosto težavo Redisearch, razložili, zakaj se pojavi in ​​ponudili rešitve. Zagotovimo, da vaše vektorsko iskanje s pogoji časovnega žiga poteka gladko in natančno. 🛠️

Razumevanje in izvajanje vektorskih poizvedb za ponovno iskanje s filtri časovnih žigov

Zgoraj navedeni primeri skriptov so zasnovani tako, da pomagajo razvijalcem pri izvajanju kompleksnega iskanja z uporabo Ponovno iskanje z RedisJSON, posebej za bazo podatkov, ki vsebuje vektorska polja in polja časovnega žiga. Pri tej nastavitvi je primarni cilj najti elemente, ki niso le najbolj podobni v smislu bližine vektorja, ampak tudi filtrirani glede na obseg časovnega žiga. To zahteva kombinacijo vektorskega iskanja K-najbližjega soseda (KNN) in filtra časovnega žiga Redis. Prvi skript nastavi poizvedbo, ki išče prvih 10 najbolj podobnih rezultatov v določenem časovnem okviru z uporabo polja »DateTime«, poleg vektorja poizvedbe, ki ga ustvari model vdelave. Redisearch omogoča zelo prilagojene poizvedbene parametre, zaradi česar je idealen za aplikacije strojnega učenja, kjer sta podobnost in filtriranje datumov ključnega pomena, kot na primer v sistemih priporočil, kjer morajo biti rezultati ustrezni in nedavni. 📅

Da bi to dosegel, se skript v veliki meri opira na posebne ukaze Redisearch. Ukaz `Query` je bistvenega pomena, saj tvori poizvedbeni objekt in nam omogoča dodajanje zapletene logike filtriranja z možnostmi, kot sta KNN in obseg časovnega žiga. Sama poizvedba uporablja vektorsko polje za izvajanje iskanja po podobnosti v kombinaciji s pogojem obsega `@DateTime`, ki filtrira rezultate v določenem datumskem oknu. Ukaz `sort_by` pomaga razporediti rezultate glede na vektorski rezultat, s čimer zagotovi, da so vrnjeni samo najbolj ustrezni dokumenti. To je še posebej uporabno pri izvajanju poizvedb, kjer je treba rezultate razvrstiti glede na prilagojeno metriko, kot je ocena podobnosti, in filtrirati po drugih atributih. Na primer, če uporabnik išče "najnovejše članke o tehnologiji," iskanje KNN najde najbližje članke glede na temo, filter časovnega žiga pa zagotavlja, da so ti članki novejši. 🧠

Druga rešitev popelje ta koncept naprej z uvedbo strukture cevovoda in obravnavanja napak, zaradi česar je bolj robusten za proizvodnjo. Cevovodi v paketnih ukazih Redis skupaj, izboljšajo zmogljivost in zmanjšajo zakasnitev omrežja, kar je ključnega pomena v sistemih z velikimi zahtevami. Ta tehnika je dragocena v aplikacijah, ki zahtevajo hitro in pogosto izvajanje poizvedb, kot so spletna priporočila ali spremljanje podatkov v realnem času. V skriptu cevovod združuje ukaze Redisearch za njihovo učinkovito izvajanje, kar je še posebej koristno pri preprečevanju ozkih grl v omrežju. Poleg tega smo vključili obravnavanje napak v obliki blokov poskusi razen, s čimer smo zagotovili, da je manjša verjetnost, da se bo skript zrušil v primeru neveljavnega vnosa ali težav s povezljivostjo Redis. Zaradi teh izboljšav je bolj praktičen za skaliranje v realnih scenarijih, kjer sta najpomembnejše učinkovito upravljanje poizvedb in odpornost na napake.

Drugi kritični ukazi vključujejo `return_fields`, ki omejuje vrnjena polja in optimizira delovanje s pridobivanjem samo potrebnih podatkov. Nazadnje ukaz `dialect(2)` nastavi narečje poizvedbe na različico 2, ki je potrebna za izboljšano sintakso, uporabljeno v Redisearch. To omogoča napredne funkcije poizvedbe, kot so vektorska podobnost in zapleteni filtri v enem stavku poizvedbe. Ti skripti skupaj prikazujejo, kako je mogoče uporabiti Redisearch v Pythonu za obravnavo zahtevnih potreb poizvedb, zlasti pri integraciji modelov strojnega učenja za iskanje in filtriranje v realnem času v kontekstu, občutljivem na časovni žig. Ne glede na to, ali se uporablja za mehanizem priporočil ali vir novic, je Redisearch zaradi svoje prilagodljivosti z vektorskimi podatki in podatki o časovnem žigu odlična izbira za gradnjo odzivnih in visoko zmogljivih aplikacij.

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")

Raziskovanje izzivov vektorskega iskanja pri ponovnem iskanju s filtri DateTime

Eden od pomembnih vidikov dela z Ponovno iskanje vključuje upravljanje filtrov, ki temeljijo na časovnem žigu, poleg iskanja podobnosti vektorjev, zlasti pri integraciji baze podatkov RedisJSON. RedisJSON ponuja robustno podporo za ravnanje s strukturiranimi in polstrukturiranimi podatki, vendar lahko pri združevanju nastanejo izzivi Iskanje vektorjev KNN s filtriranjem na podlagi datuma. Napaka »Sintaksna napaka pri odmiku 50 blizu datuma in ure« se pogosto pojavi, ker poizvedbe Redisearch pričakujejo natančno sintakso. Če poizvedbeni niz ni oblikovan natančno v skladu z zahtevami Redisearch – zlasti za mešane pogoje, kot sta iskanje KNN in datumsko obdobje – lahko napake ustavijo napredek.

Ena od možnih rešitev je skrben pregled uporabe Query predmet in kako so izražena polja, kot so vektorska podobnost in časovni žigi. Redisearch uporablja narečne različice za razlikovanje različnih vedenj poizvedb, tako da za primere, ki vključujejo KNN in časovne žige, nastavitev poizvedbe na dialect(2) je bistveno. Brez pravilnega narečja lahko Redisearch nepravilno interpretira poizvedbo, kar povzroči sintaksne napake. The sort_by in return_fields funkcije omogočajo dodatno prilagajanje, vendar morajo biti ti ukazi usklajeni s specifično različico Redisearch, ki je v uporabi.

Za učinkovito reševanje takšnih napak razvijalci pogosto izvajajo preizkuse v majhni skupini zapisov, da opazujejo vedenje poizvedbe, preden jo uporabijo za celoten nabor podatkov. Testiranje poizvedb znotraj Redisa pipeline lahko pomaga pri paketnih ukazih in obravnava bolj zapletene strukture z več ukazi, s čimer poveča učinkovitost in zmanjša zakasnitev omrežja. Z razumevanjem odtenkov Redisearch’s query syntax in prilagajanje ukazov, da ustrezajo določeni različici baze podatkov, lahko razvijalci rešijo pogoste težave s sintakso. To znanje je bistvenega pomena za aplikacije, ki se zanašajo na visoko zmogljiva iskanja na podlagi podobnosti, kot so mehanizmi za priporočila ali ciljni sistemi za dostavo vsebine. 🛠️