PGVector Node: تشابه المتجهات مع البيانات المعمارة وتوضيح معامل "Prompt"

أسئلة
1

وصف المشكلة/الخطأ/السؤال

أملك قاعدة بيانات متجهة وأريد استرجاع متجهات متشابهة بناءً على البيانات التي أملكها. لدي سؤالان بخصوص استرجاع بيانات المتجهات، الأول يتعلق بالبيانات التي أملكها. حالياً بياناتي تبدو كقالب لأنها تتحدث عن موضوع معين، إليك مثال على بياناتي:

1. البيانات الأولى:
الحافز المؤسسي:
يبدو أن التكيف يهدف إلى سد الفجوة بين الخدمات المالية التقليدية المرخصة والبنية التحتية الأصلية للبلوكتشين لدعم إدارة الأصول المتنوعة والتحقق من الهوية الرقمية لعملاء التجزئة والمشاريع الصغيرة والمتوسطة.

الهدف من التكيف:
دمج أطر الهوية الرقمية اللامركزية في خدمات مالية منظمة وسير عمل الاستثمار.

المنطق المؤسسي:
توثق الشراكة تحولاً تشغيلياً نحو تضمين المرافق الأصلية للبلوكتشين — وتحديداً الهوية والرمزية — في مجموعة مالية مرخصة راسخة. يشير هذا إلى جهد مؤسسي لتحديث تقديم الخدمات وإمكانية الوصول إلى الأصول من خلال مواءمة البنية التحتية الملتزمة بالامتثال التنظيمي مع بروتوكولات الخدمات اللامركزية.

القدرة التشغيلية:
القدرة على الاستفادة من أنظمة الهوية اللامركزية للوصول إلى الخدمات، وتسهيل التسوية القائمة على العملات المستقرة، وإدارة رمزية الأصول في العالم الحقيقي ضمن إطار منظم.

التحول التشغيلي:
توثيق شراكة لتصميم ونشر بنية تحتية Web3 مشتركة، بما في ذلك التحقق من الهوية الرقمية وتسوية العملات المستقرة وخدمات الرمزية، عبر نظام Inveo البيئي.

2. البيانات الثانية:
الحافز المؤسسي:
يبدو أن هذا التكيف يهدف إلى سد الفجوة بين واجهات المستخدم التقليدية لسمسرة التجزئة والبنية التحتية للتنفيذ غير الاحتفاظي على السلسلة، مما يشير إلى تحول تشغيلي نحو دعم سير العمل المالي اللامركزي لفئات أصول أوسع.

الهدف من التكيف:
دمج بنية تحتية لبورصة المشتقات اللامركزية في بيئات المحفظة اللامركزية.

المنطق المؤسسي:
يشير الاستثمار إلى أن eToro تدمج تجارة المشتقات الدائمة على السلسلة اللامركزية في طبقة تجربة المستخدم الموجودة لديها. من خلال دمج بنية Zengo للاحتفاظ الذاتي مع محرك Extended للمشتقات، تنتقل المؤسسة نحو نموذج تشغيلي حيث يخدم التنفيذ غير الاحتفاظي على السلسلة كخادم خلفي لتداول الأصول المتعددة.

القدرة التشغيلية:
تطور المؤسسة القدرة على تقديم المستخدمين إمكانية تداول العقود الآجلة الدائمة على العملات المشفرة والأسهم والعملات الأجنبية والسلع باستخدام بنية محفظة الاحتفاظ الذاتي.

التحول التشغيلي:
بدأت eToro شراكة تقنية بين محفظة Zengo للاحتفاظ الذاتي وبروتوكول Extended للمشتقات لتسهيل التداول متعدد الأصول ضمن إطار الاحتفاظ الذاتي.

3. البيانات الثالثة:
الحافز المؤسسي:
يبدو أنها تهدف إلى توسيع البصمات التشغيلية الإقليمية الموجودة — بعد الأنشطة ذات الصلة بالمناطق الاقتصادية والبورصات السابقة — إلى البنية التحتية للمرافق الحضرية المخططة.

الهدف من التكيف:
دمج بنية تحتية البلوكتشين والعملات المشفرة في التخطيط العمراني الأساسي لمدينة رقمية مخططة موجهة نحو الرقمنة.

المنطق المؤسسي:
تمثل هذه الشراكة خطوة من قبل مزود تكنولوجيا لتضمين بنيتها التحتية التشغيلية مباشرة في التطوير الأساسي لمدينة جديدة، والانتقال من أنشطة المناطق الاقتصادية الإقليمية الموجودة نحو بنية تحتية رقمية حضرية متكاملة.

القدرة التشغيلية:
القدرة على تصميم ونشر أنظمة قائمة على البلوكتشين على نطاق المدينة البلدية.

التحول التشغيلي:
إنشاء اتفاقية رسمية لتقديم الدعم التقني وخدمات التطوير الهيكلي لبيئة رقمية بحجم المدينة.

لاحظ أن البيانات تتكون من الحافز المؤسسي والهدف من التكيف وما إلى ذلك وبداية الجملة متطابقة تقريباً. سؤالي هل يمكن استخدام هذا النوع من البيانات عند البحث عن تشابه المتجهات؟ لأنني الآن أحصل على بيانات من 0 - 0.2 والرقم 0.2 ليس مرتبطاً فعلاً بالبيانات التي أريد البحث عنها.

السؤال الثاني يتعلق بالعقدة نفسها، في عقدة PGVector هناك صندوق مطالبة، هل يتصرف هذا المطالبة مثل موجه النظام أم مثل موجه المستخدم؟ الفرق بين موجه النظام وموجه المستخدم هو أن موجه النظام يتعلق بالتعليمات بينما يتكون موجه المستخدم عادة من البيانات التي أريد البحث عنها، بمعنى آخر هل يجب أن أضع التعليمات هناك أم يجب أن أضع البيانات التي أريد البحث عنها؟
ملاحظة: حالياً أضع مسار المعامل هناك وهو يشير إلى البيانات التي أريد البحث عنها.

يرجى مشاركة سير عملك

شارك المخرجات التي تم إرجاعها بواسطة العقدة الأخيرة

معلومات حول إعداد n8n الخاص بك

  • إصدار n8n: 2.18.5
  • قاعدة البيانات (الافتراضي: SQLite): Postgres
  • إعداد n8n EXECUTIONS_PROCESS (الافتراضي: own، main): main
  • تشغيل n8n عبر (Docker، npm، n8n cloud، تطبيق سطح المكتب): Docker
  • نظام التشغيل: Windows 11
2

مرحباً @ezraluandre
سأتناول السؤال الثاني أولاً لأنه أوضح:
حقل “Prompt” في وضع Get Many ليس نموذج نظام ولا نموذج مستخدم. إنه استعلام البحث. يقوم n8n بتضمين ما تضعه هناك وتشغيل بحث التشابه مقابل المتجهات المخزنة لديك، لذا فإن {{ $json.text }} الذي يشير إلى النص الذي تريد مطابقته صحيح. لا يوجد تقسيم بين التعليمات والبيانات هنا كما هو الحال مع نموذج لغة.
بالنسبة للسؤال الأول، تعمل البيانات المعتمدة على القوالب، لكن هذا السقالة المشتركة هي على الأرجح السبب في ضغط درجاتك. يبدأ كل سجل برفوف متطابقة (“Institutional Motivation:” و"Adaptation Objective:" وما إلى ذلك) وصياغة قياسية متشابهة جداً، لذا فإن الكثير من كل تضمين هو نموذج معياري مشترك بين جميع السجلات. يتم تخفيف الجزء المميز (Inveo مقابل eToro مقابل مدينة مخطط لها) وينتهي بكل شيء قريب من بعضه البعض، لذا لا شيء يسجل بشكل قوي. هناك شيئان يجب تجربتهما:

  1. قم بإزالة تسميات الأقسام والفتتحات القياسية قبل التضمين، وضمّن فقط المحتوى الموضوعي حتى يقود النص المميز المتجه. يساعد أيضاً تضمين كل قسم كسجل خاص به بدلاً من الكتلة بأكملها.
  2. تأكد من أن نفس نموذج التضمين بالضبط متصل عند الإدراج وعند الاستعلام. عدم تطابق النموذج هو السبب المعتاد لعودة النتائج بشكل موحد منخفض، لأن متجه الاستعلام والمتجهات المخزنة لم تعد تتشارك نفس المساحة.
    ليست درجة جيب التمام الخام مقياساً مطلقاً للصلة، الترتيب هو ما يهم، لكن 0 إلى 0.2 في كل مكان يشير إلى واحدة من تلك المشاكل بدلاً من أن تكون البيانات غير قابلة للاستخدام.