Sử dụng phần mềm nhúng Milvus và OpenAI để sửa lỗi không khớp loại dữ liệu và loại số liệu của Node.js

Hiểu và sửa lỗi loại không khớp trong tìm kiếm vectơ với Milvus

Trong các giải pháp cơ sở dữ liệu và tìm kiếm vector như Milvus, quản lý các phần nhúng được tạo bằng các mô hình như Nhúng văn bản-3-nhỏ của OpenAI thường dẫn đến những thách thức liên quan đến việc thiết lập lược đồ, loại số liệu và xử lý dữ liệu. Các yếu tố này phải căn chỉnh chính xác để đảm bảo tìm kiếm diễn ra suôn sẻ. Khi xảy ra sai sót nhỏ về cấu hình, các lỗi như “loại dữ liệu và loại số liệu không khớp” có thể làm gián đoạn quá trình.

Trong trường hợp này, chúng tôi đang gặp phải vấn đề về kiểu dữ liệu không khớp khi tiến hành tìm kiếm điểm tương đồng trong Milvus bằng cách sử dụng Node.js. Mặc dù tuân theo các phương pháp lập chỉ mục và lược đồ đã được thiết lập nhưng lỗi trong truy vấn vẫn có thể xuất hiện, khiến việc khắc phục sự cố trở nên cần thiết. Vấn đề này có vẻ đặc biệt khó chịu vì các loại dữ liệu và chỉ số lý tưởng nhất là phải tương thích theo mặc định.

Lỗi không khớp gợi ý về sự xung đột giữa kiểu dữ liệu của vectơ, ở đây là FloatVectorvà loại số liệu được chỉ định là L2, một số liệu phổ biến về độ tương tự của vectơ. Do FloatVector thường tương thích với số liệu L2 nên việc giải quyết vấn đề này có thể yêu cầu xem xét kỹ hơn cả định nghĩa lược đồ và quy trình truy vấn.

Tại đây, chúng ta sẽ khám phá nguyên nhân khiến loại dữ liệu và loại chỉ số này không khớp trong Milvus và SDK Node.js. Bằng cách xác định các sai lầm phổ biến và giải pháp khắc phục, bạn có thể tinh chỉnh thiết lập Milvus của mình để tránh các lỗi tương tự và đảm bảo trải nghiệm tìm kiếm liền mạch.

Giải quyết kiểu dữ liệu không khớp trong Milvus để nhúng tìm kiếm

Các tập lệnh được cung cấp giải quyết vấn đề của một loại dữ liệu và loại số liệu không khớp trong Milvus, một lỗi phổ biến gặp phải trong quá trình tìm kiếm vectơ, đặc biệt khi sử dụng các phần nhúng từ các mô hình như text-embedding-3-small của OpenAI. Tập lệnh đầu tiên thiết lập một lược đồ trong Milvus bằng cách sử dụng SDK Node.js, xác định các trường cần thiết để lưu trữ và tìm kiếm dữ liệu vectơ. Ở đây, lược đồ sử dụng kiểu dữ liệu FloatVector để lưu trữ dữ liệu vectơ, phù hợp với yêu cầu của Milvus đối với vectơ khi sử dụng thước đo khoảng cách L2. Bằng cách đảm bảo các trường khóa chính, vectơ và văn bản thô được xác định chính xác, thiết lập này cho phép các vectơ được lập chỉ mục và truy vấn chính xác.

Ngoài ra, tập lệnh còn sử dụng lệnh createIndex để thiết lập chỉ mục trên trường vectơ. Chỉ định loại chỉ mục là FLAT và số liệu là L2, bước này rất quan trọng để cho phép tìm kiếm sự tương đồng hiệu quả trong Milvus. các Số liệu L2 đại diện cho khoảng cách Euclide và thường được sử dụng để so sánh độ gần của vectơ. Tuy nhiên, nếu có sự không khớp về loại dữ liệu giữa bộ lưu trữ vectơ (FloatVector) và loại số liệu thì sẽ xảy ra lỗi. Do đó, phần tập lệnh này đảm bảo rằng Milvus nhận dạng cả loại dữ liệu và số liệu, giảm nguy cơ không khớp trong quá trình hoạt động truy xuất.

Trong tập lệnh thứ hai, các bước bổ sung tập trung vào xử lý lỗi và xác thực cho cả việc tạo chỉ mục và truy vấn tìm kiếm. Ở đây, chức năng tìm kiếm được xác định riêng, cho phép người dùng nhập vectơ truy vấn và truy xuất kết quả bao gồm văn bản thô được liên kết với vectơ phù hợp. Bằng cách sử dụng tham số giới hạn, hàm sẽ hạn chế số lượng kết quả trả về ở vectơ phù hợp gần nhất. Cách tiếp cận này không chỉ tối ưu hóa hiệu suất mà còn thể hiện thiết kế mô-đun của tập lệnh, giúp mỗi thành phần có thể dễ dàng tái sử dụng cho các cấu hình Milvus trong tương lai hoặc chức năng tìm kiếm mở rộng.

Mỗi tập lệnh bao gồm việc xử lý lỗi để phát hiện sớm các vấn đề trong đường dẫn dữ liệu, từ thiết lập lược đồ đến tạo chỉ mục và thực hiện tìm kiếm. Điều này đảm bảo rằng nếu xảy ra loại dữ liệu không khớp hoặc nếu có vấn đề về khả năng tương thích chỉ mục, thì nhà phát triển sẽ được cảnh báo kịp thời bằng nhật ký chi tiết. Mã mô-đun được nhận xét tốt như vậy rất quan trọng đối với các nhà phát triển làm việc với Milvus trong các dự án phức tạp liên quan đến nhúng vector và tìm kiếm sự tương tự. Bằng cách làm theo các bước này, nhà phát triển có thể duy trì tính nhất quán tốt hơn giữa các loại dữ liệu và cấu hình số liệu, tránh lỗi trong khi truy xuất các phần nhúng trong môi trường Node.js một cách hiệu quả.

// 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();

Hiểu kiểu dữ liệu không khớp trong tìm kiếm tương tự vectơ với Milvus

Gặp phải một kiểu dữ liệu không khớp Lỗi trong Milvus thường chỉ ra sự sai lệch giữa định dạng dữ liệu được sử dụng để lưu trữ vectơ và loại số liệu được chọn để tính toán độ tương tự. Trong các hệ thống tìm kiếm vectơ như Milvus, vấn đề này càng rõ ràng hơn vì các loại số liệu khác nhau, như L2 (khoảng cách Euclide) hoặc IP (Sản phẩm bên trong), yêu cầu cấu hình loại dữ liệu cụ thể để tìm kiếm hiệu quả. Trong hầu hết các trường hợp, loại số liệu L2 được sử dụng cho dữ liệu FloatVector vì nó tính toán khoảng cách dựa trên các giá trị dấu phẩy động, khiến nó trở thành lựa chọn phù hợp cho các ứng dụng liên quan đến so sánh tương tự với các phần nhúng. Nếu thiết lập sắp xếp sai các cấu hình này, Milvus sẽ báo lỗi, tạm dừng truy vấn tìm kiếm.

Để tránh sự không khớp, điều cần thiết là phải xem xét các định nghĩa lược đồ và các yêu cầu lập chỉ mục. Trong Milvus, việc tạo lược đồ được thực hiện bằng cách chỉ định loại dữ liệu của từng trường trong bộ sưu tập, đặc biệt đối với việc lưu trữ vectơ. Ví dụ, nếu bạn sử dụng Tích hợp OpenAI model, bạn cần có FloatVector để lưu trữ các phần nhúng này khi chúng xuất ra các vectơ dấu phẩy động. Ngoài ra, việc đảm bảo rằng loại số liệu được đặt thành L2 cho các FloatVector này sẽ giúp duy trì khả năng tương thích và ngăn ngừa lỗi. Mỗi phần tử trong số này—từ định nghĩa lược đồ đến lựa chọn loại số liệu—đóng một vai trò trong việc lưu trữ và truy xuất vectơ liền mạch trong Milvus.

Một khía cạnh quan trọng khác là xử lý các cấu hình lập chỉ mục. Chỉ mục, một tính năng chính trong Milvus, tối ưu hóa tốc độ truy xuất nhưng phải khớp với dữ liệu vectơ và loại số liệu. Các chỉ mục bị định cấu hình sai, chẳng hạn như chỉ mục Flat có số liệu không tương thích, có thể gây ra lỗi tương tự như các lỗi thấy trong lỗi không khớp kiểu dữ liệu. Việc sử dụng loại chỉ mục như IVF_FLAT với số liệu L2 phù hợp tốt với FloatVector, hỗ trợ truy xuất nhanh hơn mà không ảnh hưởng đến độ chính xác. Hiểu cách các cấu hình này tương tác đảm bảo rằng mỗi quá trình tìm kiếm hoạt động trơn tru trong khung cơ sở dữ liệu vectơ của Milvus.