Sửa lỗi tìm kiếm vectơ Redisearch: Vấn đề cú pháp bộ lọc ngày giờ của Python

Gỡ lỗi lỗi cú pháp tìm kiếm vector Redisearch

Gặp lỗi cú pháp khi truy vấn một Cơ sở dữ liệu RedisJSON với cả tìm kiếm vectơ và bộ lọc thời gian có thể gây khó chịu. Nếu bạn đang cố gắng lọc kết quả dựa trên sự giống nhau và dấu thời gian, thì lỗi ResponseError: Syntax error at offset 50 near DateTime có thể khiến bạn thất vọng. 🧩

Redisearch rất mạnh mẽ để xử lý các tìm kiếm phức tạp, đặc biệt với K-hàng xóm gần nhất (KNN) các khả năng này giúp nó trở nên tuyệt vời cho các tìm kiếm tương tự dựa trên vectơ. Tuy nhiên, việc thêm các bộ lọc bổ sung—chẳng hạn như điều kiện dấu thời gian—có thể dẫn đến lỗi cú pháp không mong muốn. Hướng dẫn này sẽ đi sâu vào nguyên nhân có thể gây ra sự cố và cách giải quyết.

Nhiều nhà phát triển tích hợp RedisJSON với Redisearch để xử lý cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc đều gặp phải những thách thức tương tự. Đảm bảo độ chính xác về cú pháp trong Redisearch là rất quan trọng, đặc biệt là khi kết hợp các bộ lọc như KNN và dấu thời gian. Hiểu cú pháp và các phương ngữ Redis có thể giúp khai thác toàn bộ tiềm năng của Redisearch cho truy vấn phức tạp.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ khắc phục sự cố Redisearch phổ biến này, tìm hiểu lý do tại sao sự cố này xảy ra và đưa ra giải pháp. Hãy đảm bảo tìm kiếm vectơ của bạn với các điều kiện dấu thời gian diễn ra suôn sẻ và chính xác. 🛠️

Hiểu và triển khai các truy vấn vectơ tìm kiếm lại bằng bộ lọc dấu thời gian

Các tập lệnh mẫu được cung cấp ở trên được thiết kế để giúp các nhà phát triển thực hiện tìm kiếm phức tạp bằng cách sử dụng Nghiên cứu lại với RedisJSON, đặc biệt dành cho cơ sở dữ liệu chứa cả trường vectơ và dấu thời gian. Trong thiết lập này, mục tiêu chính là tìm các mục không chỉ giống nhau nhất về độ gần của vectơ mà còn được lọc theo phạm vi dấu thời gian. Điều này đòi hỏi sự kết hợp giữa tìm kiếm vectơ K-hàng xóm gần nhất (KNN) và bộ lọc dấu thời gian Redis. Tập lệnh đầu tiên thiết lập một truy vấn tìm kiếm 10 kết quả giống nhau nhất trong một khung thời gian nhất định bằng cách sử dụng trường `DateTime`, cùng với vectơ truy vấn do mô hình nhúng tạo ra. Redisearch cho phép các tham số truy vấn được tùy chỉnh cao, điều này lý tưởng cho các ứng dụng học máy trong đó tính tương tự và tính năng lọc ngày đều quan trọng, chẳng hạn như trong các hệ thống đề xuất nơi kết quả cần phải vừa liên quan vừa mới nhất. 📅

Để đạt được điều này, tập lệnh phụ thuộc rất nhiều vào các lệnh Redisearch cụ thể. Lệnh `Query` rất cần thiết, tạo thành đối tượng truy vấn và cho phép chúng ta thêm logic lọc phức tạp với các tùy chọn như KNN và phạm vi dấu thời gian. Bản thân truy vấn sử dụng trường vectơ để thực hiện tìm kiếm tương tự, kết hợp với điều kiện phạm vi `@DateTime`, lọc kết quả theo một cửa sổ ngày cụ thể. Lệnh `sort_by` giúp sắp xếp kết quả theo điểm vectơ, đảm bảo rằng chỉ những tài liệu phù hợp nhất mới được trả về. Điều này đặc biệt hữu ích khi thực hiện các truy vấn trong đó kết quả cần được sắp xếp theo số liệu tùy chỉnh, chẳng hạn như điểm tương đồng và được lọc theo các thuộc tính khác. Ví dụ: nếu người dùng đang tìm kiếm "bài viết mới nhất về công nghệ", tìm kiếm KNN sẽ tìm thấy các bài viết gần nhất theo chủ đề và bộ lọc dấu thời gian đảm bảo các bài viết này là mới nhất. 🧠

Giải pháp thứ hai đưa khái niệm này đi xa hơn bằng cách giới thiệu cấu trúc quy trình và xử lý lỗi, giúp nó trở nên mạnh mẽ hơn trong sản xuất. Các quy trình trong Redis gửi các lệnh hàng loạt cùng nhau, cải thiện hiệu suất và giảm độ trễ mạng, điều này rất quan trọng trong các hệ thống có nhu cầu cao. Kỹ thuật này có giá trị trong các ứng dụng yêu cầu thực hiện truy vấn nhanh chóng và thường xuyên, chẳng hạn như đề xuất trực tuyến hoặc giám sát dữ liệu theo thời gian thực. Trong tập lệnh, quy trình nhóm các lệnh Redisearch để thực thi chúng một cách hiệu quả, điều này đặc biệt hữu ích trong việc ngăn ngừa tắc nghẽn mạng. Hơn nữa, chúng tôi đã bao gồm việc xử lý lỗi dưới dạng khối thử ngoại trừ, đảm bảo tập lệnh ít có khả năng gặp sự cố trong trường hợp đầu vào không hợp lệ hoặc sự cố kết nối Redis. Những cải tiến này giúp việc mở rộng quy mô trong các tình huống thực tế trở nên thiết thực hơn, trong đó việc quản lý truy vấn hiệu quả và khả năng phục hồi lỗi là tối quan trọng.

Các lệnh quan trọng khác bao gồm `return_fields`, lệnh này giới hạn các trường được trả về, tối ưu hóa hiệu suất bằng cách chỉ truy xuất dữ liệu cần thiết. Cuối cùng, lệnh `dialect(2)` đặt phương ngữ truy vấn thành phiên bản 2, đây là phiên bản bắt buộc đối với cú pháp nâng cao được sử dụng trong Redisearch. Điều này cho phép các tính năng truy vấn nâng cao như độ tương tự vectơ và các bộ lọc phức tạp trong một câu lệnh truy vấn. Cùng với nhau, các tập lệnh này thể hiện cách Redisearch có thể được tận dụng trong Python để xử lý các nhu cầu truy vấn phức tạp, đặc biệt khi tích hợp các mô hình học máy để tìm kiếm và lọc theo thời gian thực trong bối cảnh nhạy cảm với dấu thời gian. Dù được áp dụng cho công cụ đề xuất hay nguồn cấp tin tức, tính linh hoạt của Redisearch với dữ liệu vectơ và dấu thời gian khiến Redisearch trở thành lựa chọn tuyệt vời để xây dựng các ứng dụng có tính phản hồi cao, hiệu suất cao.

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")

Khám phá các thách thức về tìm kiếm vectơ trong Redisearch với Bộ lọc ngày giờ

Một khía cạnh quan trọng khi làm việc với Nghiên cứu lại liên quan đến việc quản lý các bộ lọc dựa trên dấu thời gian cùng với các tìm kiếm tương tự vectơ, đặc biệt khi tích hợp cơ sở dữ liệu RedisJSON. RedisJSON cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ để xử lý dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc, nhưng có thể nảy sinh thách thức khi kết hợp Tìm kiếm vectơ KNN với tính năng lọc dựa trên ngày. Lỗi "Lỗi cú pháp ở offset 50 gần DateTime" thường xảy ra do truy vấn Redisearch yêu cầu cú pháp chính xác. Khi chuỗi truy vấn không được định dạng chính xác theo yêu cầu của Redisearch—đặc biệt đối với các điều kiện hỗn hợp như tìm kiếm KNN và phạm vi ngày—các lỗi có thể làm chậm tiến trình.

Một giải pháp tiềm năng là xem xét cẩn thận việc sử dụng Query đối tượng và cách thể hiện các trường như độ tương tự vectơ và dấu thời gian. Redisearch sử dụng các phiên bản phương ngữ để phân biệt các hành vi truy vấn khác nhau, vì vậy, đối với các trường hợp liên quan đến KNN và dấu thời gian, hãy đặt truy vấn thành dialect(2) là điều cần thiết. Nếu không có phương ngữ chính xác, Redisearch có thể diễn giải truy vấn không chính xác, dẫn đến lỗi cú pháp. các sort_by Và return_fields các chức năng cho phép tùy chỉnh bổ sung, nhưng các lệnh này cần phải được căn chỉnh phù hợp với phiên bản Redisearch cụ thể đang được sử dụng.

Để khắc phục những lỗi như vậy một cách hiệu quả, các nhà phát triển thường thực hiện kiểm tra trong một loạt bản ghi nhỏ để quan sát hành vi truy vấn trước khi áp dụng nó vào tập dữ liệu đầy đủ. Kiểm tra các truy vấn trong Redis pipeline có thể giúp thực hiện các lệnh hàng loạt và xử lý các cấu trúc đa lệnh phức tạp hơn, nâng cao hiệu quả và giảm độ trễ mạng. Bằng sự hiểu biết các sắc thái của Redisearch’s query syntax và điều chỉnh các lệnh để phù hợp với phiên bản cơ sở dữ liệu cụ thể, nhà phát triển có thể giải quyết các vấn đề cú pháp phổ biến. Kiến thức này rất cần thiết cho các ứng dụng dựa trên tìm kiếm dựa trên sự tương đồng hiệu suất cao, chẳng hạn như công cụ đề xuất hoặc hệ thống phân phối nội dung được nhắm mục tiêu. 🛠️