Como usar filtros de metadata na base vetorial?
sobes.tech IA
Resposta da IA
Os filtros de metadados em bases de dados vetoriais são usados para limitar a pesquisa por vetores considerando atributos adicionais (metadados) associados a cada vetor. Isso permite realizar consultas mais precisas e relevantes, combinando a busca por similaridade vetorial e filtragem por propriedades.
Por exemplo, se você tem uma base de dados vetorial com embeddings de documentos, e cada documento contém metadados: data de publicação, autor, categoria, então você pode procurar documentos semelhantes, mas apenas entre aqueles publicados após uma determinada data ou que pertencem a uma categoria específica.
Exemplo de uso (pseudo-código):
query_vector = embed("exemplo de consulta")
filters = {"category": "tecnologia", "date": {"$gte": "2023-01-01"}}
results = vector_db.search(query_vector, top_k=10, filter=filters)
Assim, os filtros de metadados ajudam a combinar a busca semântica com a lógica de negócios e critérios adicionais.