ਰੀਡਾਈਸਰਚ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ

Daniel Marino

ਐਤਵਾਰ, 24 ਨਵੰਬਰ 2024 3:57:30 ਪੂ.ਦੁ.

ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਰੀਡੀਸਰਚ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਸੰਟੈਕਸ ਗਲਤੀਆਂ
ਪੁੱਛ-ਗਿੱਛ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਇੱਕ ਸੰਟੈਕਸ ਗਲਤੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਫਿਲਟਰ ਦੋਵਾਂ ਨਾਲ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਗਲਤੀ ResponseError: DateTime ਦੇ ਨੇੜੇ ਆਫਸੈੱਟ 50 'ਤੇ ਸਿੰਟੈਕਸ ਗਲਤੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। 🧩
ਰੀਡਾਈਸਰਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ, ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਵੈਕਟਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜਾਂ ਲਈ ਵਧੀਆ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵਾਧੂ ਫਿਲਟਰ ਜੋੜਨਾ—ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਏ -ਅਚਾਨਕ ਸੰਟੈਕਸ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗਾਈਡ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੇਗੀ ਕਿ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਕਾਰਨ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਢਾਂਚਾਗਤ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ RedisJSON ਨੂੰ Redisarch ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਾਨ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਰੀਡਾਈਸਰਚ ਵਿੱਚ ਸੰਟੈਕਸ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ KNN ਅਤੇ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਵਰਗੇ ਫਿਲਟਰਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹੋਏ। ਸੰਟੈਕਸ ਅਤੇ ਰੈਡਿਸ ਉਪਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਲਈ ਰੀਡੀਸਰਚ ਦੀ ਪੂਰੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਆਮ ਰੀਡੀਸਰਚ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਾਂਗੇ, ਇਹ ਕਿਉਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਾਂਗੇ। ਚਲੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਕਰੀਏ ਕਿ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਹਾਲਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੀ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਸੁਚਾਰੂ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚੱਲਦੀ ਹੈ। 🛠️

ਹੁਕਮ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਵਰਣਨ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ

client.ft("idx:myindex").search() ਇਹ ਕਮਾਂਡ ਫੁਲ-ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਵੈਕਟਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਖੋਜਾਂ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੂਚਕਾਂਕ ("idx:myindex") 'ਤੇ ਮੁੜ ਖੋਜ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਰੀਡੀਸਰਚ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਲਈ ਕੇਂਦਰੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਟੀਕ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਲਈ ਢਾਂਚਾਗਤ ਖੋਜ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

Query() ਵੈਕਟਰ ਸਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਸਥਿਤੀਆਂ ਸਮੇਤ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਰੀਡੀਸਰਚ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਆਬਜੈਕਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਖੋਜ ਫਾਰਮੈਟ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰੀਡਾਈਸਰਚ ਦੇ ਅੰਦਰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ।

KNN @vector $query_vector AS vector_score ਵੈਕਟਰ ਸਮਾਨਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਕੇ-ਨੇੜਲੇ ਨੇੜਲੀਆਂ (KNN) ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਰੀਡੀਸਰਚ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਮਾਂਡ ਪੈਟਰਨ, ਜਿੱਥੇ "ਵੈਕਟਰ" ਫੀਲਡ ਹੈ ਅਤੇ "ਕਵੇਰੀ_ਵੈਕਟਰ" ਸਮਾਨਤਾ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਲਈ ਹਵਾਲਾ ਵੈਕਟਰ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਾਨਤਾ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਏਕੀਕਰਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

.sort_by("vector_score") KNN ਖੋਜ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਿਲਦੀਆਂ-ਜੁਲਦੀਆਂ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਲਈ, ਖਾਸ ਖੇਤਰ ਦੁਆਰਾ ਮੁੜ ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਇਸ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, "vector_score"। ਘਟਦੇ ਸਮਾਨਤਾ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ।

.return_fields() ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਫੋਕਸਡ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਲਈ "ਵੈਕਟਰ_ਸਕੋਰ", "ਟਾਈਟਲ" ਅਤੇ "ਡੇਟਟਾਈਮ" ਵਰਗੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨਾ।

.dialect(2) ਰੀਡੀਸਰਚ ਵਿੱਚ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਬੋਲੀ ਨੂੰ ਸੰਸਕਰਣ 2 ਵਿੱਚ ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਵੈਕਟਰ ਅਤੇ ਸਮਾਂ-ਆਧਾਰਿਤ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਸਮੇਤ, ਉੱਨਤ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਸੰਟੈਕਸ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

embedder.encode() ਪਾਠਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਵੈਕਟਰ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਵਿੱਚ ਏਨਕੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਰੀਡੀਸਰਚ ਵਿੱਚ KNN ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਮਾਡਲ ਖੋਜ ਵੈਕਟਰ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।

np.array(query_vector, dtype=np.float32).tobytes() ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਵੈਕਟਰ ਨੂੰ float32 ਕਿਸਮ ਦੇ NumPy ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਫਿਰ ਬਾਈਟ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਰੀਡੀਸਰਚ ਨੂੰ ਵੈਕਟਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ। Redis ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

client.pipeline() ਕੁਸ਼ਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਈ ਕਈ ਕਮਾਂਡਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਬੈਚ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ Redis ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉੱਚ-ਵਾਲੀਅਮ ਖੋਜਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਯੋਗੀ, ਇਹ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਰਵਰ ਲੋਡ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।

result.docs ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਕੋਡ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹਰੇਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੈਂਡਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ, ਰੀਡੀਸਰਚ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਤੋਂ ਵਾਪਸ ਕੀਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁੰਜੀ।

ਹੁਕਮ	ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਵਰਣਨ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ
client.ft("idx:myindex").search()	ਇਹ ਕਮਾਂਡ ਫੁਲ-ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਵੈਕਟਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਖੋਜਾਂ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੂਚਕਾਂਕ ("idx:myindex") 'ਤੇ ਮੁੜ ਖੋਜ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਰੀਡੀਸਰਚ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਲਈ ਕੇਂਦਰੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਟੀਕ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਲਈ ਢਾਂਚਾਗਤ ਖੋਜ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Query()	ਵੈਕਟਰ ਸਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਸਥਿਤੀਆਂ ਸਮੇਤ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਰੀਡੀਸਰਚ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਆਬਜੈਕਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਖੋਜ ਫਾਰਮੈਟ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰੀਡਾਈਸਰਚ ਦੇ ਅੰਦਰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ।
KNN @vector $query_vector AS vector_score	ਵੈਕਟਰ ਸਮਾਨਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਕੇ-ਨੇੜਲੇ ਨੇੜਲੀਆਂ (KNN) ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਰੀਡੀਸਰਚ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਮਾਂਡ ਪੈਟਰਨ, ਜਿੱਥੇ "ਵੈਕਟਰ" ਫੀਲਡ ਹੈ ਅਤੇ "ਕਵੇਰੀ_ਵੈਕਟਰ" ਸਮਾਨਤਾ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਲਈ ਹਵਾਲਾ ਵੈਕਟਰ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਾਨਤਾ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਏਕੀਕਰਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
.sort_by("vector_score")	KNN ਖੋਜ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਿਲਦੀਆਂ-ਜੁਲਦੀਆਂ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਲਈ, ਖਾਸ ਖੇਤਰ ਦੁਆਰਾ ਮੁੜ ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਇਸ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, "vector_score"। ਘਟਦੇ ਸਮਾਨਤਾ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ।
.return_fields()	ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਫੋਕਸਡ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਲਈ "ਵੈਕਟਰ_ਸਕੋਰ", "ਟਾਈਟਲ" ਅਤੇ "ਡੇਟਟਾਈਮ" ਵਰਗੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨਾ।
.dialect(2)	ਰੀਡੀਸਰਚ ਵਿੱਚ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਬੋਲੀ ਨੂੰ ਸੰਸਕਰਣ 2 ਵਿੱਚ ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਵੈਕਟਰ ਅਤੇ ਸਮਾਂ-ਆਧਾਰਿਤ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਸਮੇਤ, ਉੱਨਤ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਸੰਟੈਕਸ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
embedder.encode()	ਪਾਠਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਵੈਕਟਰ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਵਿੱਚ ਏਨਕੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਰੀਡੀਸਰਚ ਵਿੱਚ KNN ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਮਾਡਲ ਖੋਜ ਵੈਕਟਰ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
np.array(query_vector, dtype=np.float32).tobytes()	ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਵੈਕਟਰ ਨੂੰ float32 ਕਿਸਮ ਦੇ NumPy ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਫਿਰ ਬਾਈਟ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਰੀਡੀਸਰਚ ਨੂੰ ਵੈਕਟਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ। Redis ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
client.pipeline()	ਕੁਸ਼ਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਈ ਕਈ ਕਮਾਂਡਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਬੈਚ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ Redis ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉੱਚ-ਵਾਲੀਅਮ ਖੋਜਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਯੋਗੀ, ਇਹ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਰਵਰ ਲੋਡ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।
result.docs	ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਕੋਡ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹਰੇਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੈਂਡਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ, ਰੀਡੀਸਰਚ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਤੋਂ ਵਾਪਸ ਕੀਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁੰਜੀ।

ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਫਿਲਟਰਾਂ ਨਾਲ ਮੁੜ ਖੋਜ ਵੈਕਟਰ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ

ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਖੋਜ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ RedisJSON ਦੇ ਨਾਲ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੈਕਟਰ ਅਤੇ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਦੋਵਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਲਈ। ਇਸ ਸੈਟਅਪ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਟੀਚਾ ਉਹਨਾਂ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਹੈ ਜੋ ਨਾ ਸਿਰਫ ਵੈਕਟਰ ਨੇੜਤਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਾਨ ਹਨ ਬਲਕਿ ਇੱਕ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਰੇਂਜ ਦੁਆਰਾ ਫਿਲਟਰ ਵੀ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ ਕੇ-ਨੇੜਲੇ ਨੇੜਲੇ (KNN) ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਅਤੇ ਇੱਕ Redis ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਫਿਲਟਰ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਪਹਿਲੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਵੈਕਟਰ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਕ `ਡੇਟ ਟਾਈਮ` ਖੇਤਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਿਖਰ ਦੇ 10 ਸਭ ਤੋਂ ਮਿਲਦੇ-ਜੁਲਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਰੀਡੀਸਰਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਤਾਰੀਖ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਦੋਵੇਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਨਤੀਜੇ ਢੁਕਵੇਂ ਅਤੇ ਤਾਜ਼ਾ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। 📅

ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਖਾਸ ਰੀਡੀਸਰਚ ਕਮਾਂਡਾਂ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। 'Query' ਕਮਾਂਡ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਕਿਊਰੀ ਆਬਜੈਕਟ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਾਨੂੰ KNN ਅਤੇ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਰੇਂਜ ਵਰਗੇ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਤਰਕ ਜੋੜਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਪੁੱਛਗਿੱਛ '@DateTime' ਰੇਂਜ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਵੈਕਟਰ ਖੇਤਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮਿਤੀ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਫਿਲਟਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਕਮਾਂਡ `ਸੋਰਟ_ਬਾਈ` ਵੈਕਟਰ ਸਕੋਰ ਦੁਆਰਾ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਸਭ ਤੋਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹੀ ਵਾਪਸ ਕੀਤੇ ਜਾਣ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਮੈਟ੍ਰਿਕ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਨਤਾ ਸਕੋਰ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਫਿਲਟਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਉਪਭੋਗਤਾ "ਤਕਨਾਲੋਜੀ 'ਤੇ ਨਵੀਨਤਮ ਲੇਖਾਂ" ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ KNN ਖੋਜ ਵਿਸ਼ੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸਭ ਤੋਂ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਲੇਖ ਲੱਭਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਫਿਲਟਰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਲੇਖ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਹਨ। 🧠

ਦੂਜਾ ਹੱਲ ਇਸ ਸੰਕਲਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਕੇ, ਇਸ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਲਈ ਹੋਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਰੈਡਿਸ ਬੈਚ ਵਿਚ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਮਿਲ ਕੇ ਹੁਕਮ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਨੈਟਵਰਕ ਲੇਟੈਂਸੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਉੱਚ-ਮੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਉਹਨਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤੀ ਹੈ ਜਿਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਔਨਲਾਈਨ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ਾਂ ਜਾਂ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡਾਟਾ ਨਿਗਰਾਨੀ। ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ, ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਚਲਾਉਣ ਲਈ Redisearch ਕਮਾਂਡਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ ਗਲਤ ਇਨਪੁਟ ਜਾਂ Redis ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੇ ਕ੍ਰੈਸ਼ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਬਲਾਕਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਧਾਰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਸਕੇਲਿੰਗ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਵਿਹਾਰਕ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਕੁਸ਼ਲ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਲਚਕੀਲਾਪਣ ਸਰਵਉੱਚ ਹੈ।

ਹੋਰ ਨਾਜ਼ੁਕ ਕਮਾਂਡਾਂ ਵਿੱਚ 'return_fields' ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜੋ ਵਾਪਸ ਕੀਤੇ ਗਏ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸਿਰਫ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, `ਡਾਇਲੈਕਟ(2)` ਕਮਾਂਡ ਕਿਊਰੀ ਡਾਇਲੈਕਟ ਨੂੰ ਵਰਜਨ 2 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਰੀਡੀਸਰਚ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸੰਟੈਕਸ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵੈਕਟਰ ਸਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਫਿਲਟਰ ਵਰਗੀਆਂ ਉੱਨਤ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਕੱਠੇ ਮਿਲ ਕੇ, ਇਹ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਰੀਡੀਸਰਚ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ। ਭਾਵੇਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਇੰਜਣ ਜਾਂ ਨਿਊਜ਼ਫੀਡ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੋਵੇ, ਵੈਕਟਰ ਅਤੇ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਰੀਡੀਸਰਚ ਦੀ ਲਚਕਤਾ ਇਸ ਨੂੰ ਜਵਾਬਦੇਹ, ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।

DateTime ਫਿਲਟਰਾਂ ਨਾਲ ਮੁੜ ਖੋਜ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਦਾ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਨਾ

ਬੈਕ-ਐਂਡ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਲਈ RedisJSON ਅਤੇ ਮੁੜ ਖੋਜ ਨਾਲ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

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}")

ਵਿਕਲਪਕ ਹੱਲ: ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਲਈ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ

ਪਾਈਥਨ ਬੈਕਐਂਡ ਸਕ੍ਰਿਪਟ Redis ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ

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")

DateTime ਫਿਲਟਰਾਂ ਨਾਲ ਮੁੜ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ

ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਵੈਕਟਰ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ-ਆਧਾਰਿਤ ਫਿਲਟਰਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ RedisJSON ਡੇਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ। RedisJSON ਢਾਂਚਾਗਤ ਅਤੇ ਅਰਧ-ਸੰਰਚਨਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਹਿਯੋਗ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਜੋੜਨ ਵੇਲੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਮਿਤੀ-ਅਧਾਰਿਤ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ. ਗਲਤੀ "ਡੇਟਟਾਈਮ ਦੇ ਨੇੜੇ ਆਫਸੈੱਟ 50 'ਤੇ ਸਿੰਟੈਕਸ ਗਲਤੀ" ਅਕਸਰ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਰੀਡੀਸਰਚ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਸਟੀਕ ਸੰਟੈਕਸ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਸਤਰ ਨੂੰ ਰੀਡਾਈਸਰਚ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਬਿਲਕੁਲ ਫਾਰਮੈਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ-ਖਾਸ ਕਰਕੇ KNN ਖੋਜ ਅਤੇ ਮਿਤੀ ਰੇਂਜ ਵਰਗੀਆਂ ਮਿਸ਼ਰਤ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ-ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਹੱਲ ਹੈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨਾ ਆਬਜੈਕਟ ਅਤੇ ਵੈਕਟਰ ਸਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਰੀਡੀਸਰਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪ-ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ KNN ਅਤੇ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ, ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨੂੰ ਸੈੱਟ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਸਹੀ ਉਪਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, ਰੀਡਾਈਸਰਚ ਸਵਾਲ ਦੀ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸੰਟੈਕਸ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਦ ਅਤੇ return_fields ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਾਧੂ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਹਨਾਂ ਕਮਾਂਡਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਰੀਡੀਸਰਚ ਸੰਸਕਰਣ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਅਜਿਹੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਕਸਰ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਜਿਹੇ ਬੈਚ ਵਿੱਚ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਕਿ ਇੱਕ ਪੂਰੇ ਡੇਟਾਸੈਟ 'ਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਇੱਕ Redis ਦੇ ਅੰਦਰ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸਵਾਲ ਬੈਚ ਕਮਾਂਡਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਲਟੀ-ਕਮਾਂਡ ਢਾਂਚਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲੇਟੈਂਸੀ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦੀਆਂ ਬਾਰੀਕੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ ਅਤੇ ਖਾਸ ਡਾਟਾਬੇਸ ਸੰਸਕਰਣ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਮਾਂਡਾਂ ਨੂੰ ਐਡਜਸਟ ਕਰਨਾ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਆਮ ਸਿੰਟੈਕਸ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਗਿਆਨ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸਮਾਨਤਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਖੋਜਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਇੰਜਣ ਜਾਂ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਸਮੱਗਰੀ ਡਿਲੀਵਰੀ ਸਿਸਟਮਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। 🛠️

ਪੁਨਰ ਖੋਜ ਕਿਸ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
ਰੀਡਾਈਸਰਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਫੁੱਲ-ਟੈਕਸਟ ਖੋਜ ਸੂਚਕਾਂਕ ਬਣਾਉਣ, ਵੈਕਟਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ, ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ , ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ ਇੰਜਣਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਮੈਂ ਰੀਡਾਈਸਰਚ ਵਿੱਚ ਸਿੰਟੈਕਸ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹੱਲ ਕਰਾਂ?
ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਸੰਟੈਕਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਖੇਤਰ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਾਰਮੈਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਸੈੱਟ ਕਰਨਾ ਰੀਡੀਸਰਚ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਸੰਸਕਰਣ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕੀ ਮੁੜ ਖੋਜ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਹਾਂ, ਰੀਡਾਈਸਰਚ ਵੈਕਟਰ ਫੀਲਡ ਅਤੇ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਫਿਲਟਰ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਸੰਟੈਕਸ ਦੀ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਪਾਲਣਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਵਰਤੋ ਅਤੇ ਸਹੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਲਈ.
ਰੀਡੀਸਰਚ ਵਿੱਚ ਉਪਭਾਸ਼ਾ ਕਮਾਂਡ ਕਿਉਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?
ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੋਲੀ 2) ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਰੀਡੀਸਰਚ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਸੰਟੈਕਸ ਦੀ ਸਹੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮਿਤੀ ਰੇਂਜਾਂ ਦੇ ਨਾਲ KNN ਵਰਗੇ ਉੱਨਤ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਰੀਡੀਸਰਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ?
ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਬੈਚ ਕਮਾਂਡਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨੈਟਵਰਕ ਲੇਟੈਂਸੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਡੇਟਾ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਚ-ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਜਾਂ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਯੋਗੀ।
ਜੇਕਰ ਰੀਡੀਸਰਚ ਕੋਈ ਨਤੀਜਾ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ ਤਾਂ ਮੈਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਖੇਤਰ ਅਤੇ ਮੁੱਲ ਸਹੀ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੰਟੈਕਸ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਗਲਤ ਸੰਰਚਨਾ ਮੁੱਲ ਜਾਂ ਖੇਤਰ ਮੁੱਦਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਟੈਸਟ ਸਵਾਲਾਂ ਨਾਲ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨਾ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮੈਂ ਰੀਡੀਸਰਚ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਡੀਬੱਗ ਕਰ ਸਕਦਾ/ਸਕਦੀ ਹਾਂ?
ਛੋਟੀਆਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ ਜਾਂ Redis ਦੇ CLI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸੰਟੈਕਸ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕਮਾਂਡਾਂ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਰਣਨੀਤੀ ਹੈ।
ਕੀ ਰੀਡੀਸਰਚ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਹਾਂ, ਰੀਡਾਈਸਰਚ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਅਤੇ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜੀ ਬਣਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਲਾਈਵ ਡੇਟਾ ਖੋਜਾਂ ਲਈ ਜਵਾਬ ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ।
RedisJSON ਅਤੇ Redisearch ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?
RedisJSON JSON ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਰੀਡਿਸਸਰਚ ਉੱਨਤ ਖੋਜ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਢਾਂਚਾਗਤ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਖੋਜ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕੀ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਲਈ ਮੁੜ ਖੋਜ ਕੁਸ਼ਲ ਹੈ?
ਮੁੜ ਖੋਜ ਕੁਸ਼ਲ ਹੈ ਪਰ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਅਨੁਕੂਲਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਅਤੇ ਕੈਸ਼ਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰਨਾ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ 'ਤੇ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਰੀਡਾਈਸਰਚ ਨਾਲ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ ਪਰ ਸਹੀ ਸੰਟੈਕਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਇਸਨੂੰ ਡੇਟਟਾਈਮ ਵਰਗੇ ਫਿਲਟਰਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹੋ। ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਣਾ, ਸਹੀ ਉਪਭਾਸ਼ਾ ਸੈਟ ਕਰਨ ਸਮੇਤ, ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਫਰਕ ਲਿਆ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵੈਕਟਰ ਫੀਲਡ ਅਤੇ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਫਿਲਟਰ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਆਮ ਸਿੰਟੈਕਸ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਿਸਟਮ ਲਈ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਖੋਜ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਰੀਡੀਸਰਚ ਵਧੀਆ ਹੈ। ਬੈਚਾਂ ਵਿੱਚ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ, ਰੈਡਿਸ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਵਾਪਸ ਕੀਤੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਚੁਣਨਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਾਧਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਕੇਲੇਬਲ, ਸਟੀਕ ਖੋਜ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ ਇੱਕ ਨਿਰਵਿਘਨ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣਗੇ। 🛠️

ਰੀਡੀਸਰਚ ਸਿੰਟੈਕਸ ਅਤੇ ਕਮਾਂਡਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਧਿਕਾਰਤ ਰੀਡੀਸਰਚ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਲੱਭੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ: ਮੁੜ ਖੋਜ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ .
RedisJSON ਨਾਲ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਲਈ, ਸੰਰਚਨਾਬੱਧ ਡੇਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ 'ਤੇ RedisJSON ਦੀ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵੇਖੋ: RedisJSON ਦਸਤਾਵੇਜ਼ .
Redisarch ਵਿੱਚ KNN ਸਵਾਲਾਂ ਅਤੇ ਫਿਲਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਅਤੇ ਹੱਲ Redis ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਪੰਨੇ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹਨ: Redis ਕਮਿਊਨਿਟੀ .

ਰੀਡਾਈਸਰਚ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ: ਪਾਈਥਨ ਡੇਟਟਾਈਮ ਫਿਲਟਰ ਸਿੰਟੈਕਸ ਸਮੱਸਿਆ

ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਫਿਲਟਰਾਂ ਨਾਲ ਮੁੜ ਖੋਜ ਵੈਕਟਰ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ

DateTime ਫਿਲਟਰਾਂ ਨਾਲ ਮੁੜ ਖੋਜ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਦਾ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਨਾ

ਵਿਕਲਪਕ ਹੱਲ: ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਲਈ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ

DateTime ਫਿਲਟਰਾਂ ਨਾਲ ਮੁੜ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ