மறுதேடல் திசையன் தேடல் பிழையை சரிசெய்வது: பைதான் தேதிநேர வடிகட்டி தொடரியல் சிக்கல்

பிழைத்திருத்தம் மறுதேடல் திசையன் தேடல் தொடரியல் பிழைகள்

வினவும்போது தொடரியல் பிழையை எதிர்கொள்கிறது a RedisJSON தரவுத்தளம் வெக்டார் தேடல் மற்றும் நேர வடிப்பான் ஆகிய இரண்டும் ஏமாற்றமளிக்கும். நீங்கள் ஒற்றுமை மற்றும் நேர முத்திரையின் அடிப்படையில் முடிவுகளை வடிகட்ட முயற்சிக்கிறீர்கள் என்றால், பிழை ResponseError: DateTime க்கு அருகிலுள்ள ஆஃப்செட் 50 இல் தொடரியல் பிழை உங்களைத் தூக்கி எறியலாம். 🧩

மறுதேடல் சிக்கலான தேடல்களைக் கையாள வல்லது, குறிப்பாக அதனுடன் கே-அருகிலுள்ள அண்டை நாடு (KNN) திறன்கள், இது திசையன் அடிப்படையிலான ஒற்றுமை தேடல்களுக்கு சிறந்ததாக அமைகிறது. இருப்பினும், கூடுதல் வடிப்பான்களைச் சேர்ப்பது-எ நேர முத்திரை நிலை- எதிர்பாராத தொடரியல் பிழைகளுக்கு வழிவகுக்கும். இந்த வழிகாட்டி சிக்கலை ஏற்படுத்தக்கூடியது மற்றும் அதை எவ்வாறு தீர்ப்பது என்பதில் முழுக்கு எடுக்கும்.

கட்டமைக்கப்பட்ட மற்றும் கட்டமைக்கப்படாத தரவு இரண்டையும் கையாள RedisJSON ஐ Redisearch உடன் ஒருங்கிணைக்கும் பல டெவலப்பர்கள் இதே போன்ற சவால்களை எதிர்கொள்கின்றனர். குறிப்பாக KNN மற்றும் நேர முத்திரை போன்ற வடிப்பான்களை இணைக்கும் போது, ​​Redisearchல் தொடரியல் துல்லியத்தை உறுதி செய்வது மிகவும் முக்கியமானது. தொடரியல் மற்றும் ரெடிஸ் பேச்சுவழக்குகளைப் புரிந்துகொள்வது, சிக்கலான வினவலுக்கு Redisearch இன் முழு திறனையும் திறக்க உதவும்.

இந்தக் கட்டுரையில், இந்த பொதுவான மறுதேடல் சிக்கலை சரிசெய்வோம், அது ஏன் ஏற்படுகிறது மற்றும் தீர்வுகளை வழங்குவோம். நேர முத்திரை நிபந்தனைகளுடன் உங்கள் திசையன் தேடல் சீராகவும் துல்லியமாகவும் இயங்குவதை உறுதி செய்வோம். 🛠️

டைம்ஸ்டாம்ப் வடிப்பான்களுடன் மறுதேடல் வெக்டார் வினவல்களைப் புரிந்துகொண்டு செயல்படுத்துதல்

மேலே கொடுக்கப்பட்டுள்ள எடுத்துக்காட்டு ஸ்கிரிப்டுகள் டெவலப்பர்கள் சிக்கலான தேடலைப் பயன்படுத்தி செயல்படுத்த உதவும் வகையில் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன மறுதேடல் RedisJSON உடன், குறிப்பாக திசையன் மற்றும் நேர முத்திரை புலங்கள் இரண்டையும் கொண்ட தரவுத்தளத்திற்கு. இந்த அமைப்பில், வெக்டார் அருகாமையில் ஒரே மாதிரியான பொருட்களைக் கண்டறிவதே முதன்மை இலக்காகும், ஆனால் நேரமுத்திரை வரம்பினால் வடிகட்டப்படுகிறது. இதற்கு K-nearest near (KNN) திசையன் தேடல் மற்றும் Redis நேர முத்திரை வடிப்பானின் கலவை தேவை. முதல் ஸ்கிரிப்ட், உட்பொதித்தல் மாதிரியால் உருவாக்கப்பட்ட வினவல் வெக்டருடன், `DateTime` புலத்தைப் பயன்படுத்தி, கொடுக்கப்பட்ட காலக்கட்டத்தில் முதல் 10 ஒத்த முடிவுகளைத் தேடும் வினவலை அமைக்கிறது. மறுதேடல் மிகவும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட வினவல் அளவுருக்களை அனுமதிக்கிறது, இது இயந்திர கற்றல் பயன்பாடுகளுக்கு ஏற்றதாக அமைகிறது, இதில் ஒற்றுமை மற்றும் தேதி வடிகட்டுதல் இரண்டும் முக்கியமானவை, அதாவது முடிவுகள் பொருத்தமானதாகவும் சமீபத்தியதாகவும் இருக்க வேண்டிய பரிந்துரை அமைப்புகள் போன்றவை. 📅

இதை அடைய, ஸ்கிரிப்ட் குறிப்பிட்ட மறுதேடல் கட்டளைகளை பெரிதும் நம்பியுள்ளது. `Query` கட்டளை இன்றியமையாதது, வினவல் பொருளை உருவாக்குகிறது மற்றும் KNN மற்றும் நேர முத்திரை வரம்பு போன்ற விருப்பங்களுடன் சிக்கலான வடிகட்டுதல் தர்க்கத்தைச் சேர்க்க அனுமதிக்கிறது. வினவலேயே வெக்டார் புலத்தைப் பயன்படுத்தி ஒற்றுமை தேடலைப் பயன்படுத்துகிறது, இது `@DateTime` வரம்பு நிபந்தனையுடன் இணைந்து, குறிப்பிட்ட தேதி சாளரத்தில் முடிவுகளை வடிகட்டுகிறது. `sort_by` கட்டளையானது வெக்டார் ஸ்கோரின் மூலம் முடிவுகளை ஒழுங்கமைக்க உதவுகிறது, இது மிகவும் பொருத்தமான ஆவணங்கள் மட்டுமே திரும்புவதை உறுதி செய்கிறது. வினவல்களைச் செய்யும்போது, ​​ஒற்றுமை மதிப்பெண் மற்றும் பிற பண்புக்கூறுகளால் வடிகட்டுதல் போன்ற தனிப்பயனாக்கப்பட்ட அளவீட்டின்படி முடிவுகளை ஆர்டர் செய்ய வேண்டியிருக்கும் போது இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு பயனர் "தொழில்நுட்பம் பற்றிய சமீபத்திய கட்டுரைகளை" தேடினால், KNN தேடல் தலைப்பு வாரியாக மிக நெருக்கமான கட்டுரைகளைக் கண்டறியும், மேலும் நேரமுத்திரை வடிப்பான் இந்த கட்டுரைகள் சமீபத்தியவை என்பதை உறுதிப்படுத்துகிறது. 🧠

இரண்டாவது தீர்வு, குழாய் அமைப்பு மற்றும் பிழை கையாளுதலை அறிமுகப்படுத்துவதன் மூலம் இந்த கருத்தை மேலும் எடுத்துச் செல்கிறது, இது உற்பத்திக்கு மிகவும் வலுவானதாக ஆக்குகிறது. ரெடிஸ் தொகுதியில் உள்ள பைப்லைன்கள் ஒன்றாக கட்டளையிடுகிறது, செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது மற்றும் நெட்வொர்க் தாமதத்தை குறைக்கிறது, இது அதிக தேவை உள்ள அமைப்புகளில் முக்கியமானது. ஆன்லைன் பரிந்துரைகள் அல்லது நிகழ்நேர தரவு கண்காணிப்பு போன்ற விரைவான மற்றும் அடிக்கடி வினவல் செயலாக்கம் தேவைப்படும் பயன்பாடுகளில் இந்த நுட்பம் மதிப்புமிக்கது. ஸ்கிரிப்ட்டில், பைப்லைன் குழுக்கள் மறுதேடல் கட்டளைகளை திறம்பட செயல்படுத்துகிறது, இது பிணைய இடையூறுகளைத் தடுப்பதில் குறிப்பாக உதவியாக இருக்கும். மேலும், தவறான உள்ளீடு அல்லது Redis இணைப்புச் சிக்கல்கள் ஏற்பட்டால் ஸ்கிரிப்ட் செயலிழக்க வாய்ப்புகள் குறைவு என்பதை உறுதிசெய்யும் வகையில், பிளாக்குகளைத் தவிர, முயற்சியின் வடிவத்தில் பிழை கையாளுதலைச் சேர்த்துள்ளோம். இந்த மேம்பாடுகள் நிஜ-உலகக் காட்சிகளில் அளவிடுவதற்கு மிகவும் நடைமுறைப்படுத்துகின்றன, திறமையான வினவல் மேலாண்மை மற்றும் பிழை மீள்தன்மை ஆகியவை மிக முக்கியமானவை.

பிற முக்கியமான கட்டளைகளில் `return_fields` அடங்கும், இது திரும்பிய புலங்களை கட்டுப்படுத்துகிறது, தேவையான தரவை மட்டும் மீட்டெடுப்பதன் மூலம் செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது. கடைசியாக, `dialect(2)` கட்டளையானது வினவல் பேச்சுவழக்கை பதிப்பு 2 க்கு அமைக்கிறது, இது மறுதேடலில் பயன்படுத்தப்படும் மேம்படுத்தப்பட்ட தொடரியல் தேவை. ஒற்றை வினவல் அறிக்கையில் திசையன் ஒற்றுமை மற்றும் சிக்கலான வடிப்பான்கள் போன்ற மேம்பட்ட வினவல் அம்சங்களை இது அனுமதிக்கிறது. ஒன்றாக, இந்த ஸ்கிரிப்ட்கள், அதிநவீன வினவல் தேவைகளைக் கையாள, குறிப்பாக நிகழ்நேரத் தேடலுக்கான இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை ஒருங்கிணைத்து, நேர முத்திரை உணர்திறன் சூழலில் வடிகட்டும்போது, ​​பைத்தானில் மறுதேடல் எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படலாம் என்பதை நிரூபிக்கிறது. பரிந்துரை இயந்திரம் அல்லது செய்தி ஊட்டத்திற்குப் பயன்படுத்தப்பட்டாலும், வெக்டார் மற்றும் நேர முத்திரைத் தரவுகளுடன் Redisearch இன் நெகிழ்வுத்தன்மை, பதிலளிக்கக்கூடிய, அதிக செயல்திறன் கொண்ட பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதற்கான சிறந்த தேர்வாக அமைகிறது.

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")

DateTime வடிப்பான்களுடன் மறுதேடலில் வெக்டர் தேடல் சவால்களை ஆராய்தல்

வேலை செய்வதன் ஒரு முக்கியமான அம்சம் மறுதேடல் திசையன் ஒற்றுமை தேடல்களுடன் நேரமுத்திரை அடிப்படையிலான வடிப்பான்களை நிர்வகிப்பது, குறிப்பாக RedisJSON தரவுத்தளத்தை ஒருங்கிணைக்கும் போது. RedisJSON கட்டமைக்கப்பட்ட மற்றும் அரை-கட்டமைக்கப்பட்ட தரவை கையாளுவதற்கு வலுவான ஆதரவை வழங்குகிறது, ஆனால் இணைக்கும்போது சவால்கள் எழலாம் KNN திசையன் தேடல்கள் தேதி அடிப்படையிலான வடிகட்டுதலுடன். "தேதிநேரத்திற்கு அருகில் ஆஃப்செட் 50 இல் தொடரியல் பிழை" அடிக்கடி நிகழ்கிறது, ஏனெனில் மறுதேடல் வினவல்கள் துல்லியமான தொடரியல் எதிர்பார்க்கின்றன. வினவல் சரம் மறுதேடல் தேவைகளுக்கு சரியாக வடிவமைக்கப்படவில்லை என்றால் - குறிப்பாக KNN தேடல் மற்றும் தேதி வரம்பு போன்ற கலவையான நிபந்தனைகளுக்கு - பிழைகள் முன்னேற்றத்தை நிறுத்தலாம்.

ஒரு சாத்தியமான தீர்வு பயன்பாட்டை கவனமாக மதிப்பாய்வு செய்வதாகும் Query பொருள் மற்றும் திசையன் ஒற்றுமை மற்றும் நேர முத்திரைகள் போன்ற புலங்கள் எவ்வாறு வெளிப்படுத்தப்படுகின்றன. மறுதேடல் பல்வேறு வினவல் நடத்தைகளை வேறுபடுத்துவதற்கு பேச்சுவழக்கு பதிப்புகளைப் பயன்படுத்துகிறது, எனவே KNN மற்றும் நேர முத்திரைகள் சம்பந்தப்பட்ட வழக்குகளுக்கு வினவலை அமைக்கிறது dialect(2) இன்றியமையாதது. சரியான பேச்சுவழக்கு இல்லாமல், மறுதேடல் வினவலைத் தவறாகப் புரிந்துகொள்ளலாம், இது தொடரியல் பிழைகளுக்கு வழிவகுக்கும். தி sort_by மற்றும் return_fields செயல்பாடுகள் கூடுதல் தனிப்பயனாக்கத்தை அனுமதிக்கின்றன, ஆனால் இந்த கட்டளைகள் பயன்பாட்டில் உள்ள குறிப்பிட்ட மறுதேடல் பதிப்போடு சீரமைக்கப்பட வேண்டும்.

இத்தகைய பிழைகளைத் திறம்படச் சமாளிக்க, டெவலப்பர்கள் ஒரு முழு தரவுத்தொகுப்பிற்குப் பயன்படுத்துவதற்கு முன்பு வினவல் நடத்தையை அவதானிக்க ஒரு சிறிய தொகுதி பதிவுகளில் சோதனைகளைச் செய்கிறார்கள். ஒரு Redis இல் வினவல்களை சோதிக்கிறது pipeline தொகுதி கட்டளைகளுக்கு உதவலாம் மற்றும் மிகவும் சிக்கலான பல-கட்டளை கட்டமைப்புகளைக் கையாளலாம், செயல்திறனை அதிகரிக்கலாம் மற்றும் பிணைய தாமதத்தைக் குறைக்கலாம். என்ற நுணுக்கங்களை புரிந்து கொண்டு Redisearch’s query syntax மற்றும் குறிப்பிட்ட தரவுத்தள பதிப்பிற்கு ஏற்றவாறு கட்டளைகளை சரிசெய்தல், டெவலப்பர்கள் பொதுவான தொடரியல் சிக்கல்களை தீர்க்க முடியும். சிபாரிசு இயந்திரங்கள் அல்லது இலக்கு உள்ளடக்க விநியோக அமைப்புகள் போன்ற உயர்-செயல்திறன் ஒற்றுமை அடிப்படையிலான தேடல்களை நம்பியிருக்கும் பயன்பாடுகளுக்கு இந்த அறிவு அவசியம். 🛠️