Коришћење уградње Милвус-а и ОпенАИ-а за исправљање грешке неусклађености типа података Ноде.јс и типа метрике

Разумевање и исправљање неслагања типова у претрази вектора помоћу Милвуса

У векторској претрази и решењима база података као Милвус, управљање уграђивањем креираним помоћу модела као што је ОпенАИ-ов тект-ембеддинг-3-смалл често доводи до изазова који укључују подешавање шеме, типове метрике и руковање подацима. Ови елементи морају прецизно да буду усклађени да би се обезбедило несметано одвијање претраживања. Када се догоде чак и мале погрешне конфигурације, грешке попут „неподударања типа података и метрике“ могу пореметити процес.

У овом случају, суочавамо се са проблемом неподударања типова података док вршимо претрагу сличности у Милвусу користећи Ноде.јс. Упркос поштовању утврђене шеме и пракси индексирања, грешке у упиту могу да се појаве, што чини решавање проблема неопходним. Овај проблем може изгледати посебно фрустрирајуће, јер би типови података и метрика у идеалном случају требали бити компатибилни по дефаулту.

Грешка неусклађености наговештава сукоб између типа података вектора, овде а ФлоатВецтор, и тип метрике наведен као Л2, уобичајена метрика у векторској сличности. С обзиром на то да је ФлоатВецтор обично компатибилан са Л2 метриком, решавање овог проблема може захтевати ближи поглед и на дефиницију шеме и на процес упита.

Овде ћемо истражити шта узрокује неслагање типа података и метрике у Милвусу и пакету за развој софтвера Ноде.јс. Идентификујући уобичајене грешке и њихова решења, можете фино да подесите Милвус подешавање да бисте избегли сличне грешке и обезбедили беспрекорно искуство претраге.

Решавање неслагања типова података у Милвусу за уграђивање претрага

Достављене скрипте се баве питањем а неусклађеност типа података и метрике у Милвусу, честа грешка која се јавља током претраживања вектора, посебно када се користе уградње из модела као што је ОпенАИ-ов тект-ембеддинг-3-смалл. Прва скрипта успоставља шему унутар Милвуса користећи Ноде.јс СДК, дефинисање потребних поља за чување и претраживање векторских података. Овде шема користи тип података ФлоатВецтор за складиштење векторских података, што је у складу са Милвусовим захтевима за векторе када се користи Л2 метрика удаљености. Осигуравајући да су поља примарног кључа, вектора и сировог текста тачно дефинисана, ово подешавање омогућава да се вектори правилно индексирају и постављају упити.

Поред тога, скрипта користи команду цреатеИндек за постављање индекса на векторском пољу. Наводећи тип индекса као ФЛАТ, а метрику као Л2, овај корак је критичан за омогућавање ефикасних претрага сличности унутар Милвуса. Тхе Л2 метрика представља Еуклидско растојање и обично се користи за поређење близине вектора. Међутим, ако постоји неслагање у типовима података између векторског складишта (ФлоатВецтор) и типа метрике, доћи ће до грешака. Стога, овај део скрипте обезбеђује да Милвус препозна и типове података и метрике, смањујући могућност неусклађености током операција преузимања.

У другој скрипти, додатни кораци се фокусирају на руковање грешкама и валидацију за креирање индекса и за упите за претрагу. Овде је функција претраге дефинисана одвојено, омогућавајући корисницима да унесу вектор упита и преузму резултате који укључују необрађени текст повезан са одговарајућим вектором. Коришћењем параметра лимита, функција ограничава број враћених резултата на најближи вектор подударања. Овај приступ не само да оптимизује перформансе, већ и демонстрира модуларни дизајн скрипте, чинећи сваку компоненту лако поново употребљивом за будуће Милвус конфигурације или проширену функционалност претраживања.

Свака скрипта укључује руковање грешкама како би се открили проблеми у раној фази цевовода података, од подешавања шеме до креирања индекса и извршења претраге. Ово осигурава да ако дође до неподударања типа података или ако постоји проблем са компатибилношћу индекса, програмери одмах буду упозорени са детаљним евиденцијама. Такав модуларни, добро коментарисани код је кључан за програмере који раде са Милвусом у сложеним пројектима који укључују векторске уградње и тражење сличности. Пратећи ове кораке, програмери могу боље да одржавају конзистентност између типова података и метричких конфигурација, избегавајући грешке док ефикасно преузимају уграђене елементе у окружењима Ноде.јс.

// 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();

Разумевање неподударности типова података у претрагама сличности вектора са Милвусом

Сусрет а неподударност типа података грешка у Милвусу често указује на неусклађеност између формата података који се користи за векторско складиштење и типа метрике одабраног за израчунавање сличности. У системима за векторску претрагу као што је Милвус, овај проблем је израженији јер различити типови метрике, попут Л2 (Еуклидска удаљеност) или ИП (Унутрашњи производ), захтевају конфигурацију специфичног типа података за ефикасне претраге. У већини случајева, тип метрике Л2 се користи за ФлоатВецтор податке, јер израчунава удаљености на основу вредности са покретним зарезом, што га чини избором за апликације које укључују поређење сличности са уграђивањем. Ако подешавање погрешно усклади ове конфигурације, Милвус ће покренути грешку, заустављајући упит за претрагу.

Да бисте избегли неподударности, неопходно је узети у обзир дефиниције шеме и захтеве за индексирање. У Милвусу, креирање шеме се врши навођењем типа података сваког поља у колекцији, посебно за векторско складиштење. На пример, ако користите ОпенАИ уградње моделу, потребан вам је ФлоатВецтор да бисте сачували ове уградње док дају векторе са помичним зарезом. Такође, осигуравање да је тип метрике постављен на Л2 за ове векторе са плутајућим моћима помоћи ће у одржавању компатибилности и спречавању грешака. Сваки од ових елемената — од дефиниције шеме до избора типа метрике — игра улогу у беспрекорном складиштењу и проналажењу вектора унутар Милвуса.

Још један критичан аспект је руковање конфигурацијама индексирања. Индекс, примарна карактеристика у Милвусу, оптимизује брзину преузимања, али мора да одговара векторским подацима и типу метрике. Погрешно конфигурисани индекси, као што је Флат индекс са некомпатибилном метриком, могу покренути грешке сличне онима које се виде у грешци неподударања типа података. Коришћење типа индекса као што је ИВФ_ФЛАТ са Л2 метриком је добро усклађено са ФлоатВецторима, подржавајући брже проналажење без угрожавања тачности. Разумевање интеракције ових конфигурација обезбеђује да сваки процес претраживања неометано функционише унутар Милвусовог оквира векторске базе података.