Redisearch Vektör Arama Hatasını Düzeltme: Python DateTime Filtre Sözdizimi Sorunu

Yeniden Arama Vektör Arama Sözdizimi Hatalarında Hata Ayıklama

Sorgularken sözdizimi hatasıyla karşılaşılıyor RedisJSON veritabanı hem vektör araması hem de zaman filtresi ile çalışmak sinir bozucu olabilir. Sonuçları benzerliğe ve zaman damgasına göre filtrelemeye çalışıyorsanız, ResponseError: Syntax error at offset 50 near DateTime hatası sizi şaşırtıyor olabilir. 🧩

Yeniden Arama, özellikle karmaşık aramaları yönetme konusunda güçlüdür. K-en yakın komşu (KNN) vektör tabanlı benzerlik aramaları için onu mükemmel kılan yetenekler. Ancak ek filtreler eklemek (örneğin, zaman damgası koşulu— beklenmeyen sözdizimi hatalarına yol açabilir. Bu kılavuz, soruna neyin sebep olabileceğini ve nasıl çözüleceğini ayrıntılı olarak ele alacaktır.

Hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri işlemek için RedisJSON'u Redisearch ile entegre eden birçok geliştirici benzer zorluklarla karşı karşıyadır. Redisearch'te söz dizimi doğruluğunun sağlanması, özellikle KNN ve zaman damgası gibi filtreleri birleştirirken çok önemlidir. Sözdizimini ve Redis lehçelerini anlamak, Redisearch'ün karmaşık sorgulamaya yönelik tam potansiyelinin açığa çıkmasına yardımcı olabilir.

Bu makalede, bu yaygın Yeniden Arama sorununu gidereceğiz, bunun neden oluştuğunu açıklayacağız ve çözümler sunacağız. Zaman damgası koşullarına sahip vektör aramanızın sorunsuz ve doğru bir şekilde çalışmasını sağlayalım. 🛠️

Zaman Damgası Filtreleriyle Yeniden Arama Vektör Sorgularını Anlama ve Uygulama

Yukarıda verilen örnek komut dosyaları, geliştiricilerin aşağıdakileri kullanarak karmaşık bir arama yürütmesine yardımcı olmak için tasarlanmıştır: Yeniden araştır RedisJSON ile, özellikle hem vektör hem de zaman damgası alanlarını içeren bir veritabanı için. Bu kurulumda birincil amaç, yalnızca vektör yakınlığı açısından en benzer olan değil aynı zamanda bir zaman damgası aralığına göre filtrelenen öğeleri bulmaktır. Bu, K-en yakın komşu (KNN) vektör araması ve Redis zaman damgası filtresinin bir kombinasyonunu gerektirir. İlk komut dosyası, gömme modeli tarafından üretilen bir sorgu vektörünün yanı sıra bir 'DateTime' alanını kullanarak belirli bir zaman dilimi içindeki en benzer 10 sonucu arayan bir sorgu oluşturur. Yeniden arama, son derece özelleştirilmiş sorgu parametrelerine olanak tanır; bu da onu, sonuçların hem alakalı hem de güncel olmasının gerektiği öneri sistemleri gibi benzerlik ve tarih filtrelemenin çok önemli olduğu makine öğrenimi uygulamaları için ideal kılar. 📅

Bunu başarmak için komut dosyası büyük ölçüde belirli Yeniden Arama komutlarına dayanır. Sorgu nesnesini oluşturan ve KNN ve zaman damgası aralığı gibi seçeneklerle karmaşık filtreleme mantığı eklememize olanak tanıyan "Sorgu" komutu çok önemlidir. Sorgunun kendisi, sonuçları belirli bir tarih penceresine göre filtreleyen bir "@DateTime" aralık koşuluyla birlikte bir benzerlik araması gerçekleştirmek için vektör alanını kullanır. 'Sort_by' komutu, sonuçların vektör puanına göre düzenlenmesine yardımcı olarak yalnızca en alakalı belgelerin döndürülmesini sağlar. Bu, sonuçların benzerlik puanı gibi özelleştirilmiş bir ölçüme göre sıralanması ve diğer niteliklere göre filtrelenmesi gereken sorgular gerçekleştirirken özellikle kullanışlıdır. Örneğin, bir kullanıcı "teknolojiyle ilgili en son makaleleri" arıyorsa, KNN araması konuya göre en yakın makaleleri bulur ve zaman damgası filtresi bu makalelerin güncel olmasını sağlar. 🧠

İkinci çözüm, bir boru hattı yapısı ve hata yönetimi sunarak bu konsepti daha da ileriye taşıyarak üretim için daha sağlam hale getiriyor. Redis'teki işlem hatları toplu komutları bir araya getirerek performansı artırır ve yüksek talep gören sistemlerde çok önemli olan ağ gecikmesini azaltır. Bu teknik, çevrimiçi öneriler veya gerçek zamanlı veri izleme gibi hızlı ve sık sorgu yürütme gerektiren uygulamalarda değerlidir. Komut dosyasında boru hattı, Yeniden Arama komutlarını verimli bir şekilde yürütmek için gruplandırır; bu, özellikle ağ darboğazlarının önlenmesinde faydalıdır. Ayrıca, geçersiz giriş veya Redis bağlantı sorunları durumunda betiğin çökme olasılığının azalmasını sağlamak için try-hariç bloklar biçiminde hata işlemeyi dahil ettik. Bu iyileştirmeler, verimli sorgu yönetimi ve hata esnekliğinin çok önemli olduğu gerçek dünya senaryolarında ölçeklendirmeyi daha pratik hale getiriyor.

Diğer kritik komutlar arasında, döndürülen alanları sınırlayan ve yalnızca gerekli verileri alarak performansı optimize eden "return_fields" yer alır. Son olarak, 'dialect(2)' komutu, sorgu lehçesini, Redisearch'te kullanılan gelişmiş sözdizimi için gerekli olan sürüm 2'ye ayarlar. Bu, tek bir sorgu ifadesinde vektör benzerliği ve karmaşık filtreler gibi gelişmiş sorgu özelliklerine olanak tanır. Bu komut dosyaları birlikte, özellikle zaman damgasına duyarlı bir bağlamda gerçek zamanlı arama ve filtreleme için makine öğrenimi modellerini entegre ederken, karmaşık sorgulama ihtiyaçlarını karşılamak için Python'da Redisearch'ten nasıl yararlanılabileceğini gösteriyor. İster bir öneri motoruna ister bir haber kaynağına uygulansın, Redisearch'ün vektör ve zaman damgası verileriyle ilgili esnekliği, onu duyarlı, yüksek performanslı uygulamalar oluşturmak için mükemmel bir seçim haline getirir.

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 Filtreleriyle Yeniden Araştırmada Vektör Arama Zorluklarını Keşfetmek

Birlikte çalışmanın önemli bir yönü Yeniden araştır Özellikle RedisJSON veritabanını entegre ederken, vektör benzerlik aramalarının yanı sıra zaman damgası tabanlı filtrelerin yönetilmesini içerir. RedisJSON, yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış verilerin işlenmesi için güçlü bir destek sunar ancak birleştirilirken zorluklar ortaya çıkabilir KNN vektör aramaları Tarihe dayalı filtreleme ile. "DateTime yakınındaki 50 uzaklığında sözdizimi hatası" hatası genellikle Redisearch sorgularının kesin sözdizimi beklemesi nedeniyle oluşur. Bir sorgu dizesi tam olarak Redisearch'ün gereksinimlerine göre biçimlendirilmediğinde (özellikle KNN araması ve tarih aralığı gibi karışık koşullar için) hatalar ilerlemeyi durdurabilir.

Potansiyel bir çözüm, kullanımının dikkatle gözden geçirilmesidir. Query nesne ve vektör benzerliği ve zaman damgaları gibi alanların nasıl ifade edildiği. Redisearch, farklı sorgu davranışlarını ayırt etmek için lehçe sürümlerini kullanır; dolayısıyla, KNN ve zaman damgalarını içeren durumlarda sorguyu şu şekilde ayarlayabilirsiniz: dialect(2) çok önemlidir. Doğru lehçe olmadan, Redisearch sorguyu yanlış yorumlayarak sözdizimi hatalarına yol açabilir. sort_by Ve return_fields işlevler ek özelleştirmeye izin verir, ancak bu komutların kullanılan belirli Redisearch sürümüyle uyumlu olması gerekir.

Bu tür hataları etkili bir şekilde ele almak için geliştiriciler, sorgu davranışını tam bir veri kümesine uygulamadan önce gözlemlemek amacıyla genellikle küçük bir kayıt kümesinde testler gerçekleştirir. Redis içindeki sorguları test etme pipeline toplu komutlara yardımcı olabilir ve daha karmaşık çoklu komut yapılarını yönetebilir, verimliliği artırabilir ve ağ gecikmesini azaltabilir. Nüansları anlayarak Redisearch’s query syntax ve komutları belirli veritabanı sürümüne uyacak şekilde ayarlayarak geliştiriciler yaygın sözdizimi sorunlarını çözebilir. Bu bilgi, öneri motorları veya hedeflenen içerik dağıtım sistemleri gibi yüksek performanslı benzerliğe dayalı aramalara dayanan uygulamalar için gereklidir. 🛠️