Node.js தரவு வகை மற்றும் மெட்ரிக் வகை பொருந்தாத பிழையை சரிசெய்ய Milvus மற்றும் OpenAI உட்பொதிவுகளைப் பயன்படுத்துதல்

Milvus உடன் வெக்டர் தேடலில் வகைப் பொருத்தமின்மைகளைப் புரிந்துகொண்டு சரிசெய்தல்

போன்ற திசையன் தேடல் மற்றும் தரவுத்தள தீர்வுகளில் மில்வஸ், போன்ற மாதிரிகளுடன் உருவாக்கப்பட்ட உட்பொதிப்புகளை நிர்வகித்தல் OpenAI இன் உரை-உட்பொதித்தல்-3-சிறியது ஸ்கீமா அமைப்பு, மெட்ரிக் வகைகள் மற்றும் தரவு கையாளுதல் ஆகியவற்றை உள்ளடக்கிய சவால்களுக்கு அடிக்கடி வழிவகுக்கிறது. தேடல்கள் சீராக இயங்குவதை உறுதிசெய்ய இந்த உறுப்புகள் துல்லியமாக சீரமைக்க வேண்டும். சிறிய தவறான உள்ளமைவுகள் கூட ஏற்பட்டால், "தரவு வகை மற்றும் மெட்ரிக் வகை பொருத்தமின்மை" போன்ற பிழைகள் செயல்முறைக்கு இடையூறு விளைவிக்கும்.

இந்த நிலையில், Milvusஐப் பயன்படுத்தி ஒற்றுமை தேடலை மேற்கொள்ளும்போது, ​​தரவு வகை பொருந்தாத சிக்கலை எதிர்கொள்கிறோம் Node.js. நிறுவப்பட்ட ஸ்கீமா மற்றும் அட்டவணைப்படுத்தல் நடைமுறைகளைப் பின்பற்றினாலும், வினவலில் பிழைகள் தோன்றலாம், சரிசெய்தல் இன்றியமையாததாகிறது. இந்தச் சிக்கல் குறிப்பாக வெறுப்பாகத் தோன்றலாம், ஏனெனில் தரவு மற்றும் மெட்ரிக் வகைகள் இயல்பாகவே இணக்கமாக இருக்க வேண்டும்.

பொருந்தாத பிழை திசையன் தரவு வகைக்கு இடையே உள்ள மோதலைக் குறிக்கிறது, இங்கே a FloatVector, மற்றும் மெட்ரிக் வகை L2 என குறிப்பிடப்பட்டுள்ளது, இது திசையன் ஒற்றுமையில் பொதுவான அளவீடு ஆகும். FloatVector பொதுவாக L2 மெட்ரிக் உடன் இணக்கமாக இருப்பதால், இந்தச் சிக்கலைத் தீர்ப்பதற்கு ஸ்கீமா வரையறை மற்றும் வினவல் செயல்முறை ஆகிய இரண்டையும் கூர்ந்து கவனிக்க வேண்டியிருக்கும்.

Milvus மற்றும் Node.js SDK இல் இந்தத் தரவு வகை மற்றும் மெட்ரிக் வகை பொருந்தாததற்கு என்ன காரணம் என்பதை இங்கே ஆராய்வோம். பொதுவான தவறான வழிகளையும் அவற்றின் தீர்வுகளையும் கண்டறிவதன் மூலம், இதே போன்ற பிழைகளைத் தவிர்க்கவும், தடையற்ற தேடல் அனுபவத்தை உறுதிப்படுத்தவும் உங்கள் Milvus அமைப்பை நீங்கள் நன்றாகச் சரிசெய்யலாம்.

உட்பொதிக்கும் தேடல்களுக்கு Milvus இல் தரவு வகைப் பொருத்தமின்மையைத் தீர்க்கிறது

வழங்கப்பட்டுள்ள ஸ்கிரிப்ட்கள் ஏ தரவு வகை மற்றும் மெட்ரிக் வகை பொருத்தமின்மை Milvus இல், திசையன் தேடல்களின் போது ஏற்படும் பொதுவான பிழை, குறிப்பாக OpenAI இன் டெக்ஸ்ட்-எம்பெடிங்-3-சிறிய மாதிரிகளில் இருந்து உட்பொதிவுகளைப் பயன்படுத்தும் போது. முதல் ஸ்கிரிப்ட் மில்வஸுக்குள் ஒரு திட்டத்தை நிறுவுகிறது Node.js SDK, திசையன் தரவைச் சேமிப்பதற்கும் தேடுவதற்கும் தேவையான புலங்களை வரையறுத்தல். இங்கே, ஸ்கீமா திசையன் தரவைச் சேமிப்பதற்காக FloatVector தரவு வகையைப் பயன்படுத்துகிறது, இது L2 தூர அளவீட்டைப் பயன்படுத்தும் போது திசையன்களுக்கான Milvus இன் தேவையுடன் சீரமைக்கிறது. முதன்மை விசை, திசையன் மற்றும் மூல உரை புலங்கள் துல்லியமாக வரையறுக்கப்படுவதை உறுதி செய்வதன் மூலம், இந்த அமைப்பு திசையன்களை சரியாக அட்டவணைப்படுத்தவும் வினவவும் அனுமதிக்கிறது.

கூடுதலாக, திசையன் புலத்தில் ஒரு குறியீட்டை அமைக்க ஸ்கிரிப்ட் createIndex கட்டளையைப் பயன்படுத்துகிறது. குறியீட்டு வகையை FLAT என்றும், மெட்ரிக்கை L2 என்றும் குறிப்பிடுவது, Milvus இல் திறமையான ஒற்றுமை தேடலை செயல்படுத்துவதற்கு இந்த படி முக்கியமானது. தி L2 மெட்ரிக் யூக்ளிடியன் தூரத்தைக் குறிக்கிறது மற்றும் பொதுவாக திசையன்களின் அருகாமையை ஒப்பிடுவதற்குப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இருப்பினும், திசையன் சேமிப்பகத்திற்கும் (FloatVector) மற்றும் மெட்ரிக் வகைக்கும் இடையில் தரவு வகைகளில் பொருத்தமின்மை இருந்தால், பிழைகள் ஏற்படும். எனவே, ஸ்கிரிப்ட்டின் இந்தப் பகுதியானது தரவு மற்றும் மெட்ரிக் வகைகள் இரண்டையும் மில்வஸ் அங்கீகரிப்பதை உறுதிசெய்கிறது, மீட்டெடுப்பு நடவடிக்கைகளின் போது பொருந்தாத வாய்ப்புகளைக் குறைக்கிறது.

இரண்டாவது ஸ்கிரிப்ட்டில், கூடுதல் படிகள் கவனம் செலுத்துகின்றன பிழை கையாளுதல் மற்றும் குறியீட்டு உருவாக்கம் மற்றும் தேடல் வினவல்கள் இரண்டிற்கும் சரிபார்ப்பு. இங்கே, தேடல் செயல்பாடு தனித்தனியாக வரையறுக்கப்படுகிறது, பயனர்கள் வினவல் திசையன் உள்ளிடவும் மற்றும் பொருந்திய திசையன் தொடர்புடைய மூல உரையை உள்ளடக்கிய முடிவுகளை மீட்டெடுக்கவும் அனுமதிக்கிறது. வரம்பு அளவுருவைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், செயல்பாடு மிக நெருக்கமான வெக்டருக்கு வழங்கப்பட்ட முடிவுகளின் எண்ணிக்கையை கட்டுப்படுத்துகிறது. இந்த அணுகுமுறை செயல்திறனை மேம்படுத்துவது மட்டுமல்லாமல், ஸ்கிரிப்ட்டின் மட்டு வடிவமைப்பையும் நிரூபிக்கிறது, ஒவ்வொரு கூறுகளையும் எதிர்கால மில்வஸ் உள்ளமைவுகள் அல்லது விரிவாக்கப்பட்ட தேடல் செயல்பாடுகளுக்கு எளிதாக மீண்டும் பயன்படுத்த முடியும்.

ஒவ்வொரு ஸ்கிரிப்ட்டிலும், ஸ்கீமா அமைப்பிலிருந்து குறியீட்டு உருவாக்கம் மற்றும் தேடல் செயலாக்கம் வரை, தரவுக் குழாய்களின் தொடக்கத்தில் உள்ள சிக்கல்களைப் பிடிக்க பிழை கையாளுதல் அடங்கும். தரவு வகைப் பொருத்தமின்மை ஏற்பட்டாலோ அல்லது குறியீட்டு இணக்கத்தன்மையில் சிக்கல் ஏற்பட்டாலோ, டெவலப்பர்கள் விரிவான பதிவுகளுடன் உடனடியாக எச்சரிக்கப்படுவதை இது உறுதி செய்கிறது. சிக்கலான திட்டங்களில் மில்வஸுடன் பணிபுரியும் டெவலப்பர்களுக்கு இத்தகைய மட்டு, நன்கு கருத்துத் தெரிவிக்கப்பட்ட குறியீடு மிகவும் முக்கியமானது. திசையன் உட்பொதிப்புகள் மற்றும் ஒற்றுமை தேடல். இந்தப் படிகளைப் பின்பற்றுவதன் மூலம், Node.js சூழல்களில் உள்ள உட்பொதிப்புகளை திறமையாக மீட்டெடுக்கும் போது, ​​பிழைகளைத் தவிர்த்து, தரவு வகைகள் மற்றும் மெட்ரிக் உள்ளமைவுகளுக்கு இடையே டெவலப்பர்கள் சிறந்த நிலைத்தன்மையை பராமரிக்க முடியும்.

// 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();

மில்வஸுடன் வெக்டார் ஒற்றுமை தேடல்களில் தரவு வகை பொருந்தாததைப் புரிந்துகொள்வது

சந்திப்பது ஏ தரவு வகை பொருத்தமின்மை Milvus இல் உள்ள பிழையானது, திசையன் சேமிப்பிற்காகப் பயன்படுத்தப்படும் தரவு வடிவத்திற்கும், ஒற்றுமைக் கணக்கீட்டிற்காக தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட மெட்ரிக் வகைக்கும் இடையே உள்ள தவறான சீரமைப்பை அடிக்கடி சுட்டிக்காட்டுகிறது. Milvus போன்ற திசையன் தேடல் அமைப்புகளில், L2 (யூக்ளிடியன் தூரம்) அல்லது IP (உள் தயாரிப்பு) போன்ற பல்வேறு மெட்ரிக் வகைகளுக்கு, பயனுள்ள தேடல்களுக்கு ஒரு குறிப்பிட்ட தரவு வகை உள்ளமைவு தேவைப்படுவதால், இந்தச் சிக்கல் மிகவும் உச்சரிக்கப்படுகிறது. பெரும்பாலான சந்தர்ப்பங்களில், L2 மெட்ரிக் வகையானது FloatVector தரவுகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படுகிறது, ஏனெனில் இது மிதக்கும் புள்ளி மதிப்புகளின் அடிப்படையில் தூரங்களைக் கணக்கிடுகிறது, இது உட்பொதிப்புகளுடன் ஒப்பிட்டுப் பார்க்கும் பயன்பாடுகளுக்குச் செல்லும் விருப்பமாக அமைகிறது. அமைப்பு இந்த உள்ளமைவுகளை தவறாக அமைத்தால், Milvus பிழையை எழுப்பி, தேடல் வினவலை நிறுத்தும்.

பொருந்தாதவற்றைத் தவிர்க்க, திட்ட வரையறைகள் மற்றும் அட்டவணைப்படுத்தல் தேவைகளைக் கருத்தில் கொள்வது அவசியம். மில்வஸில், சேகரிப்பில் உள்ள ஒவ்வொரு புலத்தின் தரவு வகையையும் குறிப்பிடுவதன் மூலம் திட்ட உருவாக்கம் செய்யப்படுகிறது, குறிப்பாக திசையன் சேமிப்பிற்காக. உதாரணமாக, நீங்கள் பயன்படுத்தினால் OpenAI உட்பொதிப்புகள் மாதிரி, இந்த உட்பொதிவுகளை அவை ஃப்ளோட்டிங்-பாயின்ட் வெக்டார்களை வெளியிடும் போது அவற்றைச் சேமிக்க FloatVector தேவை. மேலும், இந்த FloatVectors க்கு மெட்ரிக் வகை L2 க்கு அமைக்கப்பட்டுள்ளதை உறுதி செய்வது, இணக்கத்தன்மையை பராமரிக்கவும் பிழைகளைத் தடுக்கவும் உதவும். இந்தத் தனிமங்கள் ஒவ்வொன்றும் - ஸ்கீமா வரையறை முதல் மெட்ரிக் வகைத் தேர்வு வரை - தடையற்ற திசையன் சேமிப்பு மற்றும் மில்வஸில் மீட்டெடுப்பதில் பங்கு வகிக்கிறது.

மற்றொரு முக்கியமான அம்சம் அட்டவணையிடல் உள்ளமைவுகளைக் கையாள்வது. குறியீட்டு, மில்வஸில் உள்ள முதன்மை அம்சம், மீட்டெடுப்பு வேகத்தை மேம்படுத்துகிறது, ஆனால் திசையன் தரவு மற்றும் மெட்ரிக் வகையுடன் பொருந்த வேண்டும். பொருந்தாத மெட்ரிக் கொண்ட பிளாட் இன்டெக்ஸ் போன்ற தவறான உள்ளமைக்கப்பட்ட குறியீடுகள், தரவு வகை பொருந்தாத பிழையில் காணப்படுவது போன்ற பிழைகளைத் தூண்டலாம். L2 அளவீடுகளுடன் கூடிய IVF_FLAT போன்ற குறியீட்டு வகையைப் பயன்படுத்துவது FloatVectors உடன் நன்றாகச் சீரமைக்கிறது, துல்லியத்தை சமரசம் செய்யாமல் விரைவான மீட்டெடுப்பை ஆதரிக்கிறது. இந்த உள்ளமைவுகள் எவ்வாறு தொடர்பு கொள்கின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்வது, ஒவ்வொரு தேடல் செயல்முறையும் மில்வஸின் திசையன் தரவுத்தள கட்டமைப்பிற்குள் சீராக இயங்குவதை உறுதி செய்கிறது.