Node.js ڈیٹا کی قسم اور میٹرک قسم کی مماثلت کی خرابی کو ٹھیک کرنے کے لیے Milvus اور OpenAI ایمبیڈنگز کا استعمال

ملواس کے ساتھ ویکٹر کی تلاش میں قسم کی مماثلت کو سمجھنا اور درست کرنا

ویکٹر کی تلاش اور ڈیٹا بیس کے حل میں ملواسجیسے ماڈلز کے ساتھ تخلیق کردہ سرایت کا انتظام کرنا اوپن اے آئی کا ٹیکسٹ ایمبیڈنگ 3 سمال اسکیما سیٹ اپ، میٹرک اقسام، اور ڈیٹا ہینڈلنگ میں اکثر چیلنجز کا باعث بنتا ہے۔ تلاش کو آسانی سے چلانے کو یقینی بنانے کے لیے ان عناصر کو قطعی طور پر سیدھ میں لانا چاہیے۔ جب معمولی غلط کنفیگریشن بھی ہو جائے تو، "ڈیٹا کی قسم اور میٹرک قسم کی مماثلت" جیسی غلطیاں اس عمل میں خلل ڈال سکتی ہیں۔

اس صورت میں، ہمیں ملواس میں مماثلت کی تلاش کے دوران ڈیٹا کی قسم کی مماثلت کے مسئلے کا سامنا ہے۔ Node.js. قائم کردہ اسکیما اور اشاریہ سازی کے طریقوں پر عمل کرنے کے باوجود، استفسار میں غلطیاں ظاہر ہو سکتی ہیں، جس سے خرابیوں کا سراغ لگانا ضروری ہو جاتا ہے۔ یہ مسئلہ خاص طور پر مایوس کن لگ سکتا ہے، کیونکہ ڈیٹا اور میٹرک کی اقسام مثالی طور پر بطور ڈیفالٹ مطابقت پذیر ہونی چاہئیں۔

مماثلت کی خرابی ویکٹر کے ڈیٹا کی قسم کے درمیان تصادم کی طرف اشارہ کرتی ہے، یہاں a فلوٹ ویکٹر، اور میٹرک کی قسم L2 کے طور پر بیان کی گئی ہے، ویکٹر کی مماثلت میں ایک عام میٹرک۔ یہ دیکھتے ہوئے کہ FloatVector عام طور پر L2 میٹرک کے ساتھ مطابقت رکھتا ہے، اس مسئلے کو حل کرنے کے لیے اسکیما کی تعریف اور استفسار کے عمل دونوں کو قریب سے دیکھنے کی ضرورت ہو سکتی ہے۔

یہاں، ہم دریافت کریں گے کہ Milvus اور Node.js SDK میں اس ڈیٹا کی قسم اور میٹرک قسم کی مماثلت کی وجہ کیا ہے۔ عام غلطیوں اور ان کے حل کی نشاندہی کرکے، آپ اسی طرح کی غلطیوں سے بچنے کے لیے اپنے Milvus سیٹ اپ کو ٹھیک کر سکتے ہیں اور تلاش کے ایک ہموار تجربے کو یقینی بنا سکتے ہیں۔

ایمبیڈنگ تلاشوں کے لیے Milvus میں ڈیٹا کی قسم کی مماثلت کو حل کرنا

فراہم کردہ اسکرپٹ a کے مسئلے کو حل کرتی ہیں۔ ڈیٹا کی قسم اور میٹرک قسم کی مماثلت نہیں ہے۔ Milvus میں، ویکٹر کی تلاش کے دوران ایک عام غلطی کا سامنا کرنا پڑتا ہے، خاص طور پر جب OpenAI کے text-embedding-3-small جیسے ماڈلز سے ایمبیڈنگز استعمال کرتے ہیں۔ پہلا اسکرپٹ ملووس کے اندر ایک اسکیما قائم کرتا ہے۔ Node.js SDKویکٹر ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے اور تلاش کرنے کے لیے ضروری فیلڈز کی وضاحت کرنا۔ یہاں، اسکیما ویکٹر ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے کے لیے FloatVector ڈیٹا کی قسم کا استعمال کرتا ہے، جو L2 فاصلاتی میٹرک کا استعمال کرتے وقت ویکٹرز کے لیے Milvus کی ضرورت کے مطابق ہوتا ہے۔ بنیادی کلید، ویکٹر، اور خام ٹیکسٹ فیلڈز کی درست وضاحت کو یقینی بنا کر، یہ سیٹ اپ ویکٹرز کو مناسب طریقے سے انڈیکس اور استفسار کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

مزید برآں، اسکرپٹ ویکٹر فیلڈ پر انڈیکس ترتیب دینے کے لیے createIndex کمانڈ استعمال کرتی ہے۔ انڈیکس کی قسم کو FLAT کے طور پر اور میٹرک کو L2 کے طور پر بیان کرتے ہوئے، یہ مرحلہ Milvus کے اندر موثر مماثلت کی تلاش کو فعال کرنے کے لیے اہم ہے۔ دی L2 میٹرک Euclidean فاصلے کی نمائندگی کرتا ہے اور عام طور پر ویکٹر کی قربت کا موازنہ کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ تاہم، اگر ویکٹر سٹوریج (FloatVector) اور میٹرک قسم کے درمیان ڈیٹا کی قسموں میں کوئی مماثلت نہیں ہے، تو غلطیاں پیش آئیں گی۔ لہٰذا، اسکرپٹ کا یہ حصہ اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ Milvus ڈیٹا اور میٹرک دونوں قسموں کو پہچانتا ہے، جس سے بازیافت کی کارروائیوں کے دوران مماثلت کے امکانات کم ہوتے ہیں۔

دوسرے اسکرپٹ میں، اضافی اقدامات پر توجہ مرکوز کی گئی ہے۔ غلطی سے نمٹنے اور انڈیکس بنانے اور تلاش کے سوالات دونوں کے لیے توثیق۔ یہاں، سرچ فنکشن کی الگ سے تعریف کی گئی ہے، جس سے صارفین کو ایک سوال ویکٹر داخل کرنے اور نتائج حاصل کرنے کی اجازت ملتی ہے جس میں مماثل ویکٹر سے منسلک خام متن شامل ہوتا ہے۔ حد پیرامیٹر کا استعمال کرتے ہوئے، فنکشن واپس آنے والے نتائج کی تعداد کو قریب ترین مماثل ویکٹر تک محدود کرتا ہے۔ یہ نقطہ نظر نہ صرف کارکردگی کو بہتر بناتا ہے بلکہ اسکرپٹ کے ماڈیولر ڈیزائن کو بھی ظاہر کرتا ہے، جس سے ہر جزو کو مستقبل کے Milvus کنفیگریشنز یا توسیع شدہ تلاش کی فعالیت کے لیے آسانی سے دوبارہ قابل استعمال بنایا جا سکتا ہے۔

ہر اسکرپٹ میں سکیما سیٹ اپ سے لے کر انڈیکس بنانے اور تلاش کے عمل تک، ڈیٹا پائپ لائن میں ایشوز کو جلد پکڑنے کے لیے غلطی سے نمٹنے کا طریقہ شامل ہوتا ہے۔ یہ اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ اگر ڈیٹا کی قسم میں مماثلت پائی جاتی ہے یا اگر انڈیکس کی مطابقت میں کوئی مسئلہ ہے تو، ڈیولپرز کو تفصیلی لاگز کے ساتھ فوری طور پر الرٹ کیا جاتا ہے۔ اس طرح کا ماڈیولر، اچھی طرح سے تبصرہ کردہ کوڈ ملووس کے ساتھ پیچیدہ منصوبوں میں کام کرنے والے ڈویلپرز کے لیے بہت اہم ہے۔ ویکٹر سرایت اور مماثلت کی تلاش۔ ان اقدامات پر عمل کرتے ہوئے، ڈویلپرز ڈیٹا کی اقسام اور میٹرک کنفیگریشنز کے درمیان مستقل مزاجی کو بہتر طریقے سے برقرار رکھ سکتے ہیں، غلطیوں سے گریز کرتے ہوئے Node.js ماحول میں ایمبیڈنگز کو موثر طریقے سے بازیافت کرتے ہیں۔

// 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();

ملواس کے ساتھ ویکٹر مماثلت کی تلاش میں ڈیٹا کی قسم کی مماثلت کو سمجھنا

سامنا کرنا a ڈیٹا کی قسم کی مماثلت نہیں ہے۔ Milvus میں غلطی اکثر ویکٹر اسٹوریج کے لیے استعمال ہونے والے ڈیٹا فارمیٹ اور مماثلت کی گنتی کے لیے منتخب کردہ میٹرک قسم کے درمیان غلط ترتیب کی طرف اشارہ کرتی ہے۔ ویکٹر سرچ سسٹمز جیسے Milvus میں، یہ مسئلہ زیادہ واضح ہے کیونکہ مختلف میٹرک اقسام، جیسے L2 (Euclidean فاصلہ) یا IP (اندرونی پروڈکٹ) کو موثر تلاشوں کے لیے مخصوص ڈیٹا ٹائپ کنفیگریشن کی ضرورت ہوتی ہے۔ زیادہ تر معاملات میں، L2 میٹرک قسم کا استعمال FloatVector ڈیٹا کے لیے کیا جاتا ہے، کیونکہ یہ فلوٹنگ پوائنٹ ویلیوز کی بنیاد پر فاصلوں کا حساب لگاتا ہے، جس سے ایمبیڈنگز کے ساتھ مماثلت کا موازنہ کرنے والی ایپلی کیشنز کے لیے یہ ایک بہترین انتخاب ہے۔ اگر سیٹ اپ ان کنفیگریشنز کو غلط طریقے سے ترتیب دیتا ہے، تو Milvus تلاش کے استفسار کو روکتے ہوئے ایک غلطی پیدا کرے گا۔

مماثلت سے بچنے کے لیے، اسکیما کی تعریفوں اور اشاریہ سازی کے تقاضوں پر غور کرنا ضروری ہے۔ Milvus میں، سکیما تخلیق جمع کرنے میں ہر فیلڈ کے ڈیٹا کی قسم کی وضاحت کر کے کی جاتی ہے، خاص طور پر ویکٹر اسٹوریج کے لیے۔ مثال کے طور پر، اگر آپ استعمال کرتے ہیں۔ اوپن اے آئی ایمبیڈنگز ماڈل، آپ کو ان ایمبیڈنگز کو ذخیرہ کرنے کے لیے ایک فلوٹ ویکٹر کی ضرورت ہے کیونکہ وہ فلوٹنگ پوائنٹ ویکٹر کو آؤٹ پٹ کرتے ہیں۔ نیز، اس بات کو یقینی بنانا کہ میٹرک کی قسم کو ان FloatVectors کے لیے L2 پر سیٹ کیا گیا ہے، مطابقت کو برقرار رکھنے اور غلطیوں کو روکنے میں مدد کرے گا۔ ان عناصر میں سے ہر ایک - اسکیما کی تعریف سے لے کر میٹرک قسم کے انتخاب تک - ملووس کے اندر ہموار ویکٹر اسٹوریج اور بازیافت میں ایک کردار ادا کرتا ہے۔

ایک اور اہم پہلو اشاریہ سازی کی ترتیب کو سنبھالنا ہے۔ انڈیکس، Milvus میں ایک بنیادی خصوصیت، بازیافت کی رفتار کو بہتر بناتا ہے لیکن اسے ویکٹر ڈیٹا اور میٹرک کی قسم سے مماثل ہونا چاہیے۔ غلط کنفیگر شدہ اشاریہ جات، جیسے کہ ایک غیر مطابقت پذیر میٹرک والا فلیٹ انڈیکس، ڈیٹا کی قسم کی مماثلت کی خرابی میں نظر آنے والی خرابیوں کو متحرک کر سکتا ہے۔ L2 میٹرکس کے ساتھ IVF_FLAT جیسی انڈیکس کی قسم کا استعمال FloatVectors کے ساتھ اچھی طرح سے ترتیب دیتا ہے، درستگی پر سمجھوتہ کیے بغیر تیزی سے بازیافت کی حمایت کرتا ہے۔ یہ سمجھنا کہ یہ کنفیگریشنز آپس میں کیسے کام کرتی ہیں اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ ہر تلاش کا عمل ملواس کے ویکٹر ڈیٹا بیس کے فریم ورک کے اندر آسانی سے چلتا ہے۔