Wie verwendet man Metadaten-Filter in der Vektor-Datenbank?

Metadaten-Filter in vektorbasierten Datenbanken werden verwendet, um die Suche nach Vektoren unter Berücksichtigung zusätzlicher Attribute (Metadaten), die mit jedem Vektor verbunden sind, einzuschränken. Dies ermöglicht genauere und relevantere Anfragen, indem die Suche nach Vektorfähnlichkeit mit der Filterung nach Eigenschaften kombiniert wird.

Zum Beispiel, wenn Sie eine vektorbasierte Datenbank mit Embeddings von Dokumenten haben und jedes Dokument Metadaten enthält: Veröffentlichungsdatum, Autor, Kategorie, können Sie nach ähnlichen Dokumenten suchen, aber nur unter denen, die nach einem bestimmten Datum veröffentlicht wurden oder zu einer bestimmten Kategorie gehören.

Beispiel für die Verwendung (Pseudocode):

query_vector = embed("Beispielanfrage")
filters = {"category": "Technologie", "date": {"$gte": "2023-01-01"}}
results = vector_db.search(query_vector, top_k=10, filter=filters)

Auf diese Weise helfen Metadaten-Filter, die semantische Suche mit Geschäftslogik und zusätzlichen Kriterien zu kombinieren.