¿Cómo usar filtros de metadatos en la base vectorial?
sobes.tech AI
Respuesta de la IA
Los filtros de metadatos en bases de datos vectoriales se utilizan para limitar la búsqueda por vectores considerando atributos adicionales (metadatos) asociados a cada vector. Esto permite realizar consultas más precisas y relevantes, combinando la búsqueda por similitud vectorial y la filtración por propiedades.
Por ejemplo, si tienes una base de datos vectorial con embeddings de documentos, y cada documento contiene metadatos: fecha de publicación, autor, categoría, entonces puedes buscar documentos similares, pero solo entre aquellos publicados después de una fecha determinada o que pertenecen a una categoría específica.
Ejemplo de uso (pseudocódigo):
query_vector = embed("ejemplo de consulta")
filters = {"category": "tecnología", "date": {"$gte": "2023-01-01"}}
results = vector_db.search(query_vector, top_k=10, filter=filters)
De esta manera, los filtros de metadatos ayudan a combinar la búsqueda semántica con la lógica empresarial y criterios adicionales.