Використання вбудовування Milvus і OpenAI для виправлення помилки невідповідності типу даних Node.js і типу метрики

Розуміння та виправлення невідповідностей типів у векторному пошуку за допомогою Milvus

У векторному пошуку та рішеннях для баз даних, як Мілвус, керуючи вбудовуваннями, створеними за допомогою таких моделей, як Text-embedding-3-small від OpenAI часто призводить до проблем, пов’язаних із налаштуванням схеми, типами показників і обробкою даних. Ці елементи мають точно вирівнятися, щоб забезпечити безперебійний пошук. Якщо виникають навіть незначні неправильні налаштування, такі помилки, як «невідповідність типу даних і типу метрики», можуть порушити процес.

У цьому випадку ми стикаємося з проблемою невідповідності типу даних під час проведення пошуку подібності в Milvus за допомогою Node.js. Незважаючи на дотримання встановленої схеми та практики індексування, у запиті можуть з’явитися помилки, що робить усунення несправностей важливим. Ця проблема може здатися особливо неприємною, оскільки типи даних і показників повинні бути сумісними за замовчуванням.

Помилка невідповідності вказує на конфлікт між типом даних вектора, тут a FloatVectorі тип метрики, визначений як L2, загальна метрика векторної подібності. З огляду на те, що FloatVector зазвичай сумісний із метрикою L2, для вирішення цієї проблеми може знадобитися ближчий погляд як на визначення схеми, так і на процес запиту.

Тут ми досліджуємо причини невідповідності типу даних і метрики в Milvus і Node.js SDK. Визначивши поширені помилки та їх вирішення, ви зможете точно налаштувати налаштування Milvus, щоб уникнути подібних помилок і забезпечити безперебійний пошук.

Вирішення невідповідності типу даних у Milvus для пошукових запитів із вбудовуванням

Надані сценарії стосуються проблеми a невідповідність типу даних і типу метрики у Milvus, поширена помилка під час векторного пошуку, особливо під час використання вбудованих моделей, таких як text-embedding-3-small OpenAI. Перший сценарій встановлює схему в Milvus за допомогою Node.js SDK, що визначає необхідні поля для зберігання та пошуку векторних даних. Тут схема використовує тип даних FloatVector для зберігання векторних даних, що узгоджується з вимогами Мілвуса до векторів при використанні метрики відстані L2. Забезпечуючи точне визначення первинного ключа, вектора та полів необробленого тексту, це налаштування дозволяє належним чином індексувати та запитувати вектори.

Крім того, сценарій використовує команду createIndex для встановлення індексу на векторному полі. Якщо вказати тип індексу як FLAT і метрику як L2, цей крок є критичним для ефективного пошуку подібності в Milvus. The Метрика L2 являє собою евклідову відстань і зазвичай використовується для порівняння близькості векторів. Однак, якщо існує невідповідність типів даних між векторним сховищем (FloatVector) і типом метрики, виникнуть помилки. Таким чином, ця частина сценарію гарантує, що Milvus розпізнає як дані, так і типи показників, зменшуючи ймовірність невідповідностей під час операцій пошуку.

У другому сценарії зосереджені додаткові кроки обробка помилок перевірка як для створення індексу, так і для пошукових запитів. Тут функція пошуку визначається окремо, дозволяючи користувачам вводити вектор запиту та отримувати результати, які містять необроблений текст, пов’язаний із відповідним вектором. Використовуючи параметр limit, функція обмежує кількість повернутих результатів до найближчого відповідного вектора. Цей підхід не тільки оптимізує продуктивність, але й демонструє модульний дизайн сценарію, завдяки чому кожен компонент можна легко повторно використовувати для майбутніх конфігурацій Milvus або розширених функцій пошуку.

Кожен сценарій включає обробку помилок для виявлення проблем на ранній стадії конвеєра даних, від налаштування схеми до створення індексу та виконання пошуку. Це гарантує, що в разі виникнення невідповідності типу даних або проблеми із сумісністю індексу розробники будуть негайно сповіщені з детальними журналами. Такий модульний, добре прокоментований код має вирішальне значення для розробників, які працюють із Milvus у складних проектах, що включають векторні вставки і пошук подібності. Дотримуючись цих кроків, розробники можуть краще підтримувати узгодженість між типами даних і конфігураціями показників, уникаючи помилок і ефективно витягуючи вбудовування в середовищах Node.js.

// 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();

Розуміння невідповідності типів даних у пошуку векторної подібності за допомогою Milvus

Зустріч з a невідповідність типу даних помилка в Milvus часто вказує на неузгодженість між форматом даних, який використовується для зберігання векторів, і типом метрики, вибраним для обчислення подібності. У системах векторного пошуку, таких як Milvus, ця проблема більш виражена, оскільки різні типи метрик, такі як L2 (евклідова відстань) або IP (внутрішній добуток), вимагають певної конфігурації типу даних для ефективного пошуку. У більшості випадків тип метрики L2 використовується для даних FloatVector, оскільки він обчислює відстані на основі значень з плаваючою комою, що робить його доцільним вибором для додатків, які включають порівняння подібності з вбудовуванням. Якщо налаштування не узгоджують ці конфігурації, Milvus викличе помилку, зупиняючи пошуковий запит.

Щоб уникнути невідповідностей, важливо враховувати визначення схем та вимоги до індексування. У Milvus створення схеми здійснюється шляхом визначення типу даних кожного поля в колекції, зокрема для зберігання векторів. Наприклад, якщо ви використовуєте Вбудовування OpenAI моделі вам потрібен FloatVector, щоб зберігати ці вбудовування, коли вони виводять вектори з плаваючою комою. Крім того, переконавшись, що тип метрики встановлено на L2 для цих FloatVectors, допоможе підтримувати сумісність і запобігати помилкам. Кожен із цих елементів — від визначення схеми до вибору типу метрики — відіграє певну роль у безперервному зберіганні та пошуку векторів у Milvus.

Іншим важливим аспектом є обробка конфігурацій індексування. Індекс, основна функція Milvus, оптимізує швидкість пошуку, але має відповідати векторним даним і типу метрики. Неправильно налаштовані індекси, наприклад плоский індекс із несумісною метрикою, можуть викликати помилки, подібні до тих, що спостерігаються у помилці невідповідності типу даних. Використання такого типу індексу, як IVF_FLAT, із метриками L2 добре узгоджується з FloatVectors, підтримуючи швидший пошук без шкоди для точності. Розуміння того, як ці конфігурації взаємодіють, гарантує безперебійну роботу кожного процесу пошуку в рамках векторної бази даних Milvus.