ریڈیسرچ ویکٹر تلاش کی خرابی کو ٹھیک کرنا: ازگر ڈیٹ ٹائم فلٹر سنٹیکس کا مسئلہ

دوبارہ تلاش ویکٹر تلاش کی نحو کی خرابیوں کو ڈیبگ کرنا

استفسار کرتے وقت نحوی غلطی کا سامنا کرنا a RedisJSON ڈیٹا بیس ویکٹر کی تلاش اور ٹائم فلٹر دونوں کے ساتھ مایوسی ہو سکتی ہے۔ اگر آپ مماثلت اور ٹائم اسٹیمپ کی بنیاد پر نتائج کو فلٹر کرنے کی کوشش کر رہے ہیں، تو غلطی ResponseError: DateTime کے قریب آفسیٹ 50 میں نحو کی خرابی آپ کو دور کر رہی ہے۔ 🧩

دوبارہ تلاش پیچیدہ تلاشوں کو سنبھالنے کے لیے طاقتور ہے، خاص طور پر اس کے ساتھ K-قریب ترین پڑوسی (KNN) صلاحیتیں، جو اسے ویکٹر پر مبنی مماثلت کی تلاش کے لیے بہترین بناتی ہیں۔ تاہم، اضافی فلٹرز شامل کرنا—جیسے a ٹائم اسٹیمپ کی حالت- غیر متوقع نحوی غلطیوں کا باعث بن سکتا ہے۔ یہ گائیڈ اس بات پر غور کرے گا کہ ممکنہ طور پر اس مسئلے کی وجہ کیا ہے اور اسے کیسے حل کیا جائے۔

بہت سے ڈویلپرز RedisJSON کو Redisearch کے ساتھ ضم کر رہے ہیں تاکہ سٹرکچرڈ اور غیر ساختہ ڈیٹا دونوں کو ہینڈل کیا جا سکے۔ Redisearch میں نحو کی درستگی کو یقینی بنانا بہت ضروری ہے، خاص طور پر جب KNN اور ٹائم اسٹیمپ جیسے فلٹرز کو یکجا کیا جائے۔ نحو اور Redis بولیوں کو سمجھنے سے Redisearch کی پیچیدہ استفسار کی مکمل صلاحیت کو کھولنے میں مدد مل سکتی ہے۔

اس مضمون میں، ہم دوبارہ تلاش کے اس عام مسئلے کا ازالہ کریں گے، یہ کیوں پیش آتا ہے اور حل پیش کریں گے۔ آئیے یقینی بنائیں کہ ٹائم اسٹیمپ کے حالات کے ساتھ آپ کی ویکٹر کی تلاش آسانی سے اور درست طریقے سے چلتی ہے۔ 🛠️

ٹائم اسٹیمپ فلٹرز کے ساتھ دوبارہ تلاش ویکٹر کے سوالات کو سمجھنا اور ان پر عمل درآمد کرنا

اوپر فراہم کردہ اسکرپٹس کی مثال ڈیولپرز کو استعمال کرتے ہوئے ایک پیچیدہ تلاش کو انجام دینے میں مدد کرنے کے لیے بنائی گئی ہے۔ دوبارہ تلاش کریں۔ RedisJSON کے ساتھ، خاص طور پر ایک ڈیٹا بیس کے لیے جس میں ویکٹر اور ٹائم اسٹیمپ دونوں فیلڈز ہوں۔ اس سیٹ اپ میں، بنیادی مقصد ایسی اشیاء کو تلاش کرنا ہے جو نہ صرف ویکٹر کی قربت کے لحاظ سے سب سے زیادہ ملتے جلتے ہیں بلکہ ٹائم اسٹیمپ کی حد سے بھی فلٹر کی گئی ہیں۔ اس کے لیے K-nearest پڑوسی (KNN) ویکٹر سرچ اور Redis ٹائم اسٹیمپ فلٹر کے امتزاج کی ضرورت ہے۔ پہلا اسکرپٹ ایک استفسار مرتب کرتا ہے جو ایمبیڈنگ ماڈل کے ذریعہ تیار کردہ استفسار ویکٹر کے ساتھ ساتھ `DateTime` فیلڈ کا استعمال کرتے ہوئے ایک مقررہ وقت کے فریم کے اندر سب سے اوپر 10 ملتے جلتے نتائج تلاش کرتا ہے۔ ریڈسرچ انتہائی حسب ضرورت استفسار کے پیرامیٹرز کی اجازت دیتا ہے، جو اسے مشین لرننگ ایپلی کیشنز کے لیے مثالی بناتا ہے جہاں مماثلت اور تاریخ کی فلٹرنگ دونوں اہم ہیں، جیسے کہ سفارشی نظاموں میں جہاں نتائج کو متعلقہ اور حالیہ دونوں ہونے کی ضرورت ہے۔ 📅

اس کو حاصل کرنے کے لیے، اسکرپٹ خاص ریڈسرچ کمانڈز پر بہت زیادہ انحصار کرتا ہے۔ 'Query' کمانڈ ضروری ہے، استفسار آبجیکٹ کو تشکیل دیتا ہے اور ہمیں KNN اور ٹائم اسٹیمپ رینج جیسے اختیارات کے ساتھ پیچیدہ فلٹرنگ منطق شامل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ استفسار '@DateTime' رینج کی حالت کے ساتھ مل کر مماثلت کی تلاش کرنے کے لیے خود ویکٹر فیلڈ کا استعمال کرتا ہے، جو نتائج کو ایک مخصوص تاریخ ونڈو میں فلٹر کرتا ہے۔ 'sort_by' کمانڈ ویکٹر سکور کے مطابق نتائج کو ترتیب دینے میں مدد کرتی ہے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ صرف انتہائی متعلقہ دستاویزات ہی واپس آئیں۔ یہ خاص طور پر مفید ہے جب استفسارات انجام دیتے ہیں جہاں نتائج کو حسب ضرورت میٹرک کے مطابق ترتیب دینے کی ضرورت ہوتی ہے، جیسے کہ مماثلت کا سکور، اور دیگر صفات کے مطابق فلٹر کیا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر کوئی صارف "ٹیکنالوجی پر تازہ ترین مضامین" تلاش کر رہا ہے، تو KNN تلاش موضوع کے لحاظ سے قریب ترین مضامین تلاش کرتا ہے، اور ٹائم اسٹیمپ فلٹر یقینی بناتا ہے کہ یہ مضامین حالیہ ہیں۔ 🧠

دوسرا حل پائپ لائن کے ڈھانچے اور غلطی سے نمٹنے کے ذریعے اس تصور کو مزید آگے لے جاتا ہے، اسے پیداوار کے لیے مزید مضبوط بناتا ہے۔ Redis بیچ میں پائپ لائنیں ایک ساتھ کمانڈ کرتی ہیں، کارکردگی کو بہتر بناتی ہیں اور نیٹ ورک کی تاخیر کو کم کرتی ہیں، جو کہ ہائی ڈیمانڈ سسٹمز میں اہم ہے۔ یہ تکنیک ان ایپلی کیشنز میں قابل قدر ہے جس میں تیزی سے اور بار بار استفسار کی ضرورت ہوتی ہے، جیسے آن لائن سفارشات یا ریئل ٹائم ڈیٹا مانیٹرنگ۔ اسکرپٹ میں، پائپ لائن Redisearch کو ان کو مؤثر طریقے سے انجام دینے کے لیے حکم دیتا ہے، جو کہ نیٹ ورک کی رکاوٹوں کو روکنے میں خاص طور پر مددگار ہے۔ مزید برآں، ہم نے غلطی سے نمٹنے کو بلاکس کے علاوہ ٹرائی کی صورت میں شامل کیا، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ غلط ان پٹ یا Redis کنیکٹوٹی کے مسائل کی صورت میں اسکرپٹ کے کریش ہونے کا امکان کم ہے۔ یہ اصلاحات حقیقی دنیا کے منظرناموں میں اسکیلنگ کے لیے اسے زیادہ عملی بناتی ہیں، جہاں استفسار کا موثر انتظام اور غلطی کی لچک سب سے اہم ہے۔

دیگر اہم کمانڈز میں 'return_fields' شامل ہیں، جو واپس کیے گئے فیلڈز کو محدود کرتے ہیں، صرف ضروری ڈیٹا کو بازیافت کرکے کارکردگی کو بہتر بناتے ہیں۔ آخر میں، `بولی(2)` کمانڈ استفسار کی بولی کو ورژن 2 پر سیٹ کرتی ہے، جو کہ Redisearch میں استعمال ہونے والے بہتر نحو کے لیے ضروری ہے۔ یہ استفسار کی جدید خصوصیات جیسے ویکٹر کی مماثلت اور ایک سوال کے بیان میں پیچیدہ فلٹرز کی اجازت دیتا ہے۔ ایک ساتھ، یہ اسکرپٹس یہ ظاہر کرتی ہیں کہ کس طرح جدید ترین استفسار کی ضروریات کو سنبھالنے کے لیے ازگر میں ریڈسرچ کا فائدہ اٹھایا جا سکتا ہے، خاص طور پر جب ٹائم اسٹیمپ کے حساس سیاق و سباق میں حقیقی وقت کی تلاش اور فلٹرنگ کے لیے مشین لرننگ ماڈلز کو مربوط کرنا۔ چاہے سفارشی انجن یا نیوز فیڈ پر لاگو کیا گیا ہو، ویکٹر اور ٹائم اسٹیمپ ڈیٹا کے ساتھ Redisearch کی لچک اسے ریسپانسیو، اعلی کارکردگی کا مظاہرہ کرنے والی ایپلیکیشنز کی تعمیر کے لیے ایک بہترین انتخاب بناتی ہے۔

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")

ڈیٹ ٹائم فلٹرز کے ساتھ دوبارہ تلاش میں ویکٹر تلاش کے چیلنجز کو تلاش کرنا

کے ساتھ کام کرنے کا ایک اہم پہلو دوبارہ تلاش کریں۔ ویکٹر مماثلت کی تلاش کے ساتھ ساتھ ٹائم اسٹیمپ پر مبنی فلٹرز کا انتظام کرنا شامل ہے، خاص طور پر جب RedisJSON ڈیٹا بیس کو ضم کرنا۔ RedisJSON سٹرکچرڈ اور نیم سٹرکچرڈ ڈیٹا کو سنبھالنے کے لیے مضبوط تعاون فراہم کرتا ہے، لیکن یکجا کرتے وقت چیلنجز پیدا ہو سکتے ہیں۔ KNN ویکٹر تلاش کرتا ہے۔ تاریخ پر مبنی فلٹرنگ کے ساتھ۔ غلطی "Syntax error at offset 50 near DateTime" اکثر اس لیے ہوتی ہے کیونکہ Redisearch کے استفسارات درست نحو کی توقع کرتے ہیں۔ جب کسی استفسار کی سٹرنگ کو دوبارہ تلاش کے تقاضوں کے مطابق فارمیٹ نہیں کیا جاتا ہے — خاص طور پر KNN تلاش اور تاریخ کی حد جیسی مخلوط حالات کے لیے — خرابیاں پیش رفت کو روک سکتی ہیں۔

ایک ممکنہ حل کے استعمال کا بغور جائزہ لینا ہے۔ Query آبجیکٹ اور ویکٹر کی مماثلت اور ٹائم اسٹیمپ جیسے فیلڈز کا اظہار کیسے کیا جاتا ہے۔ دوبارہ تلاش مختلف استفسار کے رویوں میں فرق کرنے کے لیے بولی کے ورژن کا استعمال کرتی ہے، اس لیے KNN اور ٹائم اسٹیمپ کے معاملے میں، استفسار کو ترتیب دے کر dialect(2) ضروری ہے. درست بولی کے بغیر، ریڈسرچ استفسار کی غلط تشریح کر سکتا ہے، جس کی وجہ سے نحو کی غلطیاں ہو سکتی ہیں۔ دی sort_by اور return_fields فنکشنز اضافی حسب ضرورت بنانے کی اجازت دیتے ہیں، لیکن ان کمانڈز کو استعمال میں مخصوص Redisearch ورژن کے ساتھ منسلک کرنے کی ضرورت ہے۔

اس طرح کی غلطیوں سے مؤثر طریقے سے نمٹنے کے لیے، ڈویلپرز اکثر ڈیٹا سیٹ پر لاگو کرنے سے پہلے استفسار کے رویے کا مشاہدہ کرنے کے لیے ریکارڈ کے چھوٹے بیچ میں ٹیسٹ کرتے ہیں۔ ریڈیس کے اندر سوالات کی جانچ کرنا pipeline بیچ کمانڈز اور زیادہ پیچیدہ ملٹی کمانڈ ڈھانچے کو سنبھالنے میں مدد کر سکتے ہیں، کارکردگی کو بڑھا سکتے ہیں اور نیٹ ورک کی تاخیر کو کم کر سکتے ہیں۔ کی باریکیوں کو سمجھ کر Redisearch’s query syntax اور مخصوص ڈیٹا بیس ورژن میں فٹ ہونے کے لیے کمانڈز کو ایڈجسٹ کرنے سے، ڈویلپر عام نحوی مسائل کو حل کر سکتے ہیں۔ یہ علم اعلیٰ کارکردگی کی مماثلت پر مبنی تلاشوں پر انحصار کرنے والی ایپلیکیشنز کے لیے ضروری ہے، جیسے کہ سفارشی انجن یا ٹارگٹڈ مواد کی ترسیل کے نظام۔ 🛠️