Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

[Enhancement]: [Stanford V02] Integrate distribution-aware filter cases into VectorDBBench

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#882 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức phù hợp với người mới
45/100
Loại issue
Tính năng
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Sôi nổi
Công nghệ
python
Lĩnh vực
data, databases

Hướng nghiên cứu

The issue references VectorDBBench and depends on issue #881. Start by examining the existing benchmark adapters and fixtures from V01. Look for where filter configurations are loaded and how recall/latency reporting currently works. The goal is to integrate distribution-aware filter cases, ensuring unsupported backend predicates are skipped explicitly. Run the existing benchmarks to understand the current flow before modifying case configuration and filter mappings.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

medium stanford
Is there an existing issue for this?
  • I have searched the existing issues.

No directly matching open issue was identified in the catalog duplicate check. Recheck the target branch and in-flight PRs with a maintainer before claiming this task.

Project

Catalog ID: V02
Difficulty: medium
Estimated incremental effort: 8–12 hours

Run comparable filtered-search benchmarks using the fixtures and ground truth from V01.

Implementation scope

Add case configuration/loading and supported filter mappings; connect recall/latency reporting with distribution and actual-selectivity metadata.

Acceptance criteria

Cases run reproducibly; recall uses filtered ground truth, and unsupported backend predicates are explicitly skipped rather than silently changed.

Dependencies
Boundaries and preparation

Requires V01. Reuse benchmark adapters; do not redesign every backend or mix incomparable filter semantics.

The estimate assumes familiarity with the implementation language, a working build/test environment, and maintainer-approved interfaces and fixtures. It includes implementation, focused validation and first review revisions; it excludes initial environment setup, dependency implementation and CI/review waiting. If those prerequisites are missing, split or re-estimate the task. Performance improvements must be measured against a reproducible baseline, including regressions; no speedup is guaranteed by this issue.

Reference and delivery
  • Reference: https://github.com/zilliztech/VectorDBBench
  • Deliver a runnable component/feature or example, focused correctness validation, and usage notes. A bounded component is not a claim that all production paths are complete.
  • Coordinate with maintainers on the current target branch and related refactors before starting. For Milvus feature work, link the corresponding design in https://github.com/milvus-io/milvus-design-docs from the implementation PR; do not treat a pending design as already approved.
Ngôn ngữ chính
Python
Star
1.2k
Fork
450
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Chuẩn bị môi trường

Mở trong Codespaces

Khởi chạy dev container của dự án ngay trên trình duyệt, bằng tài khoản GitHub của bạn.

  • Có Dockerfile hoặc tệp Docker Compose
  • Không có mẫu pull request
  • Không có hướng dẫn đóng góp

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của zilliztech/VectorDBBench

Tất cả issue của zilliztech/VectorDBBench

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.