修复 Redisearch 矢量搜索错误：Python DateTime 过滤器语法问题

使用日期时间过滤器对 Redisearch 矢量搜索进行故障排除

使用Python与RedisJSON和Redisearch进行后端查询

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}")

替代解决方案：使用管道和错误处理来实现稳健性

利用 Redis 管道和错误管理的 Python 后端脚本

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")

关于 Redisearch 矢量和时间戳查询的常见问题

1. Redisearch 有何用途？
2. Redisearch 是一个强大的工具，用于创建全文搜索索引、处理基于向量的相似性搜索以及支持复杂查询 Redis，使其成为推荐引擎等应用的理想选择。
3. 如何解决 Redisearch 中的语法错误？
4. 检查查询语法，包括是否有类似字段 DateTime 和 vector 格式正确。设置 dialect 匹配 Redisearch 要求的版本也可以帮助解决错误。
5. Redisearch 可以处理复杂的过滤吗？
6. 是的，Redisearch 允许使用向量字段和时间戳过滤器进行复杂的过滤，只要仔细遵循语法即可。使用 Query 和 sort_by 用于精确控制。
7. 为什么 Redisearch 中需要方言命令？
8. 指定 dialect （如方言 2）确保 Redisearch 准确解释查询语法，这在使用带有日期范围的 KNN 等高级过滤选项时至关重要。
9. 管道如何提高 Redisearch 性能？
10. 使用 pipeline 将命令一起批处理，减少网络延迟并允许更有效的数据查询，在高流量或实时应用程序中特别有用。
11. 如果 Redisearch 没有返回结果，我该怎么办？
12. 检查查询字段和值是否准确，因为语法错误或值配置错误 vector 或者 DateTime 字段可能是问题所在。使用测试查询进行调试有助于缩小问题范围。
13. 如何调试 Redisearch 查询？
14. 使用小型查询或使用 Redis 的 CLI 进行测试可以揭示语法问题。尝试单独的命令，例如 Query 在将它们结合之前是另一个有效的策略。
15. Redisearch 可以处理实时数据吗？
16. 是的，Redisearch 非常适合实时应用程序，特别是与优化的查询和管道等技术配合使用时，可以减少实时数据搜索的响应时间。
17. RedisJSON 和 Redisearch 有什么区别？
18. RedisJSON专注于存储和管理JSON数据，而Redisearch则提供高级搜索功能。它们可以组合起来创建结构化且高效的搜索驱动的应用程序。
19. Redisearch 对于大型数据库有效吗？
20. Redisearch 很高效，但取决于查询优化。使用管道和缓存，并限制结果字段 return_fields 可以显着提高大型数据集的性能。

关于 Redisearch 查询优化的最终想法

使用 Redisearch 进行矢量搜索功能强大，但需要正确的语法，特别是在将其与 DateTime 等过滤器结合使用时。正确构建查询（包括设置正确的方言）可以在避免错误方面发挥重要作用。例如，确保正确指定向量字段和时间戳过滤器可以防止常见的语法问题。

对于任何需要高性能搜索的系统，如果正确优化，Redisearch 会非常出色。批量测试、使用Redis管道并仔细选择返回字段可以显着提高效率。当您构建可扩展、准确的搜索功能时，这些最佳实践将为您带来更流畅的体验。 🛠️