Виправлення помилки векторного пошуку Redisearch: проблема синтаксису фільтра дати та часу Python

Налагодження синтаксичних помилок Redisearch Vector Search

Синтаксична помилка під час запиту a База даних RedisJSON як з векторним пошуком, так і з фільтром часу може бути неприємно. Якщо ви намагаєтеся відфільтрувати результати на основі подібності та позначки часу, помилка ResponseError: синтаксична помилка на зміщенні 50 біля DateTime може вас збентежити. 🧩

Redisearch є потужним інструментом для обробки складних пошуків, особливо з його K-найближчий сусід (KNN) можливості, які роблять його чудовим для векторного пошуку схожості. Однак додавання додаткових фільтрів, наприклад a стан позначки часу— може призвести до неочікуваних синтаксичних помилок. Цей посібник розповість, що ймовірно спричиняє проблему та як її вирішити.

Багато розробників, які інтегрують RedisJSON із Redisearch для обробки як структурованих, так і неструктурованих даних, стикаються з подібними проблемами. Забезпечення точності синтаксису в Redisearch має вирішальне значення, особливо при поєднанні таких фільтрів, як KNN і мітка часу. Розуміння синтаксису та діалектів Redis може допомогти розкрити повний потенціал Redisearch для складних запитів.

У цій статті ми розглянемо цю поширену проблему Redisearch, пояснимо, чому вона виникає, і запропонуємо рішення. Переконайтеся, що ваш векторний пошук із умовами позначки часу працює плавно й точно. 🛠️

Розуміння та впровадження повторного пошуку векторних запитів із фільтрами часових позначок

Наведені вище приклади сценаріїв розроблені, щоб допомогти розробникам виконувати складний пошук за допомогою Повторний пошук з RedisJSON, спеціально для бази даних, яка містить як поля вектора, так і поля позначки часу. У цьому налаштуванні основною метою є пошук елементів, які є не лише найбільш схожими з точки зору близькості вектора, але й відфільтровані за діапазоном часових позначок. Для цього потрібна комбінація K-найближчого сусіда (KNN) векторного пошуку та фільтра часових позначок Redis. Перший сценарій встановлює запит, який шукає 10 найбільш схожих результатів за заданий проміжок часу за допомогою поля «ДатаЧас», поряд із вектором запиту, створеним моделлю вбудовування. Redisearch дозволяє налаштовувати параметри запиту, що робить його ідеальним для додатків машинного навчання, де схожість і фільтрація дати є критично важливими, наприклад, у системах рекомендацій, де результати мають бути актуальними та останніми. 📅

Щоб досягти цього, сценарій значною мірою покладається на спеціальні команди Redisearch. Команда `Query` є важливою, вона формує об’єкт запиту та дозволяє нам додавати складну логіку фільтрації з такими параметрами, як KNN і діапазон часових позначок. Сам запит використовує векторне поле для виконання пошуку подібності в поєднанні з умовою діапазону @DateTime, яка фільтрує результати до певного вікна дати. Команда `sort_by` допомагає впорядкувати результати за векторною оцінкою, забезпечуючи повернення лише найбільш відповідних документів. Це особливо корисно під час виконання запитів, де результати потрібно впорядкувати відповідно до налаштованої метрики, наприклад оцінки подібності, і відфільтрувати за іншими атрибутами. Наприклад, якщо користувач шукає «найновіші статті про технології», пошук KNN знаходить найближчі статті за темою, а фільтр часових позначок гарантує, що ці статті нещодавні. 🧠

Друге рішення розвиває цю концепцію, запроваджуючи конвеєрну структуру та обробку помилок, що робить її більш надійною для виробництва. Конвеєри в Redis об’єднують пакетні команди, підвищуючи продуктивність і зменшуючи затримку мережі, що має вирішальне значення в системах із високим попитом. Ця техніка корисна в додатках, які вимагають швидкого та частого виконання запитів, таких як онлайн-рекомендації або моніторинг даних у реальному часі. У сценарії конвеєр групує команди Redisearch для їх ефективного виконання, що особливо корисно для запобігання вузьким місцям мережі. Крім того, ми включили обробку помилок у формі блоків try-except, що гарантує меншу ймовірність збою сценарію в разі неправильного введення або проблем із підключенням Redis. Ці вдосконалення роблять його більш практичним для масштабування в реальних сценаріях, де ефективне керування запитами та стійкість до помилок є найважливішими.

Інші важливі команди включають `return_fields`, яка обмежує кількість полів, що повертаються, оптимізуючи продуктивність шляхом отримання лише необхідних даних. Нарешті, команда `dialect(2)` встановлює діалект запиту на версію 2, яка потрібна для вдосконаленого синтаксису, який використовується в Redisearch. Це дозволяє використовувати розширені функції запиту, такі як подібність векторів і складні фільтри в одному операторі запиту. Разом ці сценарії демонструють, як Redisearch можна використовувати в Python для виконання складних запитів, зокрема під час інтеграції моделей машинного навчання для пошуку та фільтрації в реальному часі в контексті, чутливому до позначок часу. Незалежно від того, чи використовується система рекомендацій чи стрічка новин, гнучкість Redisearch із векторними даними та мітками часу робить його чудовим вибором для створення адаптивних, високопродуктивних програм.

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")

Вивчення проблем векторного пошуку в Redisearch за допомогою фільтрів DateTime

Один важливий аспект роботи з Повторний пошук передбачає керування фільтрами на основі часових позначок разом із пошуком векторної подібності, зокрема під час інтеграції бази даних RedisJSON. RedisJSON пропонує надійну підтримку обробки структурованих і напівструктурованих даних, але під час об’єднання можуть виникнути проблеми Векторний пошук KNN з фільтрацією на основі дати. Помилка «Синтаксична помилка зі зміщенням 50 біля DateTime» часто виникає, оскільки запити Redisearch очікують точного синтаксису. Якщо рядок запиту не відформатовано точно відповідно до вимог Redisearch — особливо для змішаних умов, таких як пошук KNN і діапазон дат — помилки можуть зупинити прогрес.

Одним із потенційних рішень є ретельний перегляд використання Query об’єкт і як виражаються такі поля, як векторна подібність і позначки часу. Redisearch використовує діалектні версії, щоб розрізняти різні поведінки запитів, тому для випадків, пов’язаних із KNN і часовими мітками, установіть запит на dialect(2) є істотним. Без правильного діалекту Redisearch може неправильно інтерпретувати запит, що призведе до синтаксичних помилок. The sort_by і return_fields функції дозволяють додаткові налаштування, але ці команди мають бути узгоджені з конкретною версією Redisearch, яка використовується.

Щоб ефективно виправляти такі помилки, розробники часто проводять тестування невеликої партії записів, щоб спостерігати за поведінкою запиту перед застосуванням його до повного набору даних. Тестування запитів у Redis pipeline може допомогти пакетно виконувати команди та обробляти складніші багатокомандні структури, підвищуючи ефективність і зменшуючи затримку мережі. Розуміючи нюанси Redisearch’s query syntax і налаштовуючи команди відповідно до конкретної версії бази даних, розробники можуть вирішити загальні синтаксичні проблеми. Ці знання необхідні для додатків, які покладаються на високопродуктивний пошук на основі подібності, наприклад механізмів рекомендацій або цільових систем доставки вмісту. 🛠️