Исправљање грешке при претраживању вектора за поновно претраживање: проблем синтаксе Питхон филтера датума и времена

Отклањање грешака у синтаксној претрази при поновном претраживању вектора

Наилази на синтаксичку грешку при постављању упита а РедисЈСОН база података и са претрагом вектора и са временским филтером може бити фрустрирајуће. Ако покушавате да филтрирате резултате на основу сличности и временске ознаке, грешка РеспонсеЕррор: Синтаксичка грешка на офсету 50 близу датума и времена можда вас одбацује. 🧩

Редисеарцх је моћан за руковање сложеним претрагама, посебно са својим К-најближи сусед (КНН) могућности, што га чини одличним за претраживање сличности засновано на векторима. Међутим, додавањем додатних филтера—као што је а стање временске ознаке— може довести до неочекиваних грешака у синтакси. Овај водич ће уронити у оно што је вероватно узрок проблема и како га решити.

Многи програмери који интегришу РедисЈСОН са Редисеарцх за руковање и структурираним и неструктурираним подацима суочавају се са сличним изазовима. Обезбеђивање тачности синтаксе у Редисеарцх-у је кључно, посебно када се комбинују филтери као што су КНН и временска ознака. Разумевање синтаксе и Редис дијалеката може помоћи да се откључа пуни потенцијал Редисеарцх-а за сложено постављање упита.

У овом чланку ћемо решити овај уобичајени проблем са поновним истраживањем, проћи кроз зашто се јавља и понудићемо решења. Осигурајмо да ваша претрага вектора са условима временске ознаке тече глатко и тачно. 🛠

Разумевање и примена векторских упита за поновно истраживање са филтерима временске ознаке

Горе наведени примери скрипти су дизајнирани да помогну програмерима да изврше сложену претрагу користећи Поновно истраживање са РедисЈСОН-ом, посебно за базу података која садржи и векторска и поља временске ознаке. У овом подешавању, примарни циљ је пронаћи ставке које су не само најсличније у погледу векторске близине, већ и филтриране по опсегу временске ознаке. Ово захтева комбинацију претраге вектора К-најближег суседа (КНН) и Редис филтера временске ознаке. Прва скрипта поставља упит који тражи првих 10 најсличнијих резултата у датом временском оквиру користећи поље `ДатеТиме`, поред вектора упита који производи модел за уграђивање. Редисеарцх омогућава високо прилагођене параметре упита, што га чини идеалним за апликације за машинско учење где су сличност и филтрирање датума пресудни, као што је у системима препорука где резултати морају бити релевантни и новији. 📅

Да би се ово постигло, скрипта се у великој мери ослања на специфичне команде Редисеарцх. Команда `Куери` је неопходна, формира објекат упита и омогућава нам да додамо сложену логику филтрирања са опцијама као што су КНН и опсег временских ознака. Сам упит користи векторско поље да изврши претрагу сличности, у комбинацији са условом опсега `@ДатеТиме`, који филтрира резултате до одређеног прозора датума. Команда `сорт_би` помаже да се резултати распореде према векторском резултату, обезбеђујући да се врате само најрелевантнији документи. Ово је посебно корисно када се обављају упити где резултати морају да буду поређани према прилагођеној метрици, као што је оцена сличности, и филтрирани према другим атрибутима. На пример, ако корисник тражи „најновије чланке о технологији“, КНН претрага проналази најближе чланке по теми, а филтер временске ознаке обезбеђује да су ови чланци новији. 🧠

Друго решење унапређује овај концепт увођењем структуре цевовода и руковања грешкама, што га чини робуснијим за производњу. Цевоводи у Редис-у серијски командују заједно, побољшавајући перформансе и смањујући кашњење мреже, што је кључно у системима велике потражње. Ова техника је драгоцена у апликацијама које захтевају брзо и често извршавање упита, као што су онлајн препоруке или праћење података у реалном времену. У скрипти, цевовод групише команде Редисеарцх да би их ефикасно извршио, што је посебно корисно у спречавању уских грла на мрежи. Штавише, укључили смо руковање грешкама у облику блокова три-екцепт, чиме смо осигурали да је мања вероватноћа да ће скрипта пасти у случају неважећег уноса или проблема са Редис везом. Ова побољшања га чине практичнијим за скалирање у стварним сценаријима, где су ефикасно управљање упитима и отпорност на грешке најважнији.

Друге критичне команде укључују `ретурн_фиелдс`, која ограничава поља која се враћају, оптимизујући перформансе преузимањем само неопходних података. На крају, команда `диалецт(2)` поставља дијалект упита на верзију 2, што је потребно за побољшану синтаксу која се користи у Редисеарцх. Ово омогућава напредне функције упита као што су векторска сличност и сложени филтери у оквиру једне изјаве упита. Заједно, ове скрипте показују како се Редисеарцх може искористити у Питхон-у за решавање софистицираних потреба за упитима, посебно када се интегришу модели машинског учења за претрагу и филтрирање у реалном времену у контексту осетљивом на временску ознаку. Без обзира да ли се примењује на механизам за препоруке или на феед за вести, флексибилност Редисеарцх-а са векторским подацима и подацима о временским ознакама чини га одличним избором за изградњу апликација високих перформанси које реагују.

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")

Истраживање изазова у претраживању вектора у поновном претраживању помоћу филтера датума и времена

Један важан аспект рада са Поновно истраживање укључује управљање филтерима заснованим на временским ознакама заједно са претрагама векторске сличности, посебно када се интегрише РедисЈСОН база података. РедисЈСОН нуди снажну подршку за руковање структурираним и полуструктурираним подацима, али изазови могу настати приликом комбиновања КНН векторске претраге са филтрирањем на основу датума. Грешка „Грешка у синтакси на померању 50 близу датума и времена“ се често јавља зато што упити за поновно претраживање очекују прецизну синтаксу. Када стринг упита није форматиран тачно према захтевима Редисеарцх-а – посебно за мешовите услове као што су КНН претрага и распон датума – грешке могу да зауставе напредак.

Једно потенцијално решење је да пажљиво прегледате употребу Query објекат и како се изражавају поља попут векторске сличности и временске ознаке. Редисеарцх користи верзије дијалеката да разликује различита понашања упита, тако да за случајеве који укључују КНН и временске ознаке, поставља упит на dialect(2) је суштински. Без исправног дијалекта, Редисеарцх може погрешно протумачити упит, што доводи до синтаксичких грешака. Тхе sort_by и return_fields функције омогућавају додатно прилагођавање, али ове команде морају бити усклађене са специфичном верзијом Редисеарцх која се користи.

Да би се ефикасно ухватили у коштац са таквим грешкама, програмери често изводе тестове у малој групи записа како би посматрали понашање упита пре него што га примене на цео скуп података. Тестирање упита унутар Редис-а pipeline може помоћи скупним командама и руковању сложенијим структурама са више команди, повећавајући ефикасност и смањујући кашњење мреже. Разумевањем нијанси од Redisearch’s query syntax и прилагођавајући команде да одговарају специфичној верзији базе података, програмери могу да реше уобичајене проблеме са синтаксом. Ово знање је од суштинског значаја за апликације које се ослањају на претраге засноване на сличности високих перформанси, као што су машине за препоруке или циљани системи за испоруку садржаја. 🛠