Jak korzystać z filtrów metadanych w bazie wektorowej?
sobes.tech AI
Odpowiedź od AI
Filtry metadanych w bazach danych wektorowych służą do ograniczenia wyszukiwania według wektorów z uwzględnieniem dodatkowych atrybutów (metadanych) związanych z każdym wektorem. Pozwala to na wykonywanie bardziej precyzyjnych i relewantnych zapytań, łącząc wyszukiwanie na podstawie podobieństwa wektorowego i filtrowanie według właściwości.
Na przykład, jeśli masz bazę danych wektorowych z osadami dokumentów, a każdy dokument zawiera metadane: datę publikacji, autora, kategorię, możesz szukać podobnych dokumentów, ale tylko spośród tych opublikowanych po określonej dacie lub należących do określonej kategorii.
Przykład użycia (pseudo-kod):
query_vector = embed("przykład zapytania")
filters = {"category": "technologia", "date": {"$gte": "2023-01-01"}}
results = vector_db.search(query_vector, top_k=10, filter=filters)
W ten sposób filtry metadanych pomagają łączyć wyszukiwanie semantyczne z logiką biznesową i dodatkowymi kryteriami.