Comment utiliser les filtres de métadonnées dans la base vectorielle?

Les filtres de métadonnées dans les bases de données vectorielles sont utilisés pour limiter la recherche par vecteurs en tenant compte d'attributs supplémentaires (métadonnées) associés à chaque vecteur. Cela permet d'effectuer des requêtes plus précises et pertinentes, en combinant la recherche par similarité vectorielle et le filtrage par propriétés.

Par exemple, si vous avez une base de données vectorielle avec des embeddings de documents, et que chaque document contient des métadonnées : date de publication, auteur, catégorie, alors vous pouvez rechercher des documents similaires, mais uniquement parmi ceux publiés après une certaine date ou appartenant à une catégorie spécifique.

Exemple d'utilisation (pseudocode) :

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

Ainsi, les filtres de métadonnées aident à combiner la recherche sémantique avec la logique métier et des critères supplémentaires.