Metadata filters в векторных базах данных используются для ограничения поиска по векторам с учётом дополнительных атрибутов (метаданных), связанных с каждым вектором. Это позволяет выполнять более точные и релевантные запросы, комбинируя поиск по векторному сходству и фильтрацию по свойствам.
Как использовать metadata filters в векторной базе?
Metadata filters в векторных базах данных используются для ограничения поиска по векторам с учётом дополнительных атрибутов (метаданных), связанных с каждым вектором.
Короткий ответ
Что ответить на собеседовании
Подробный разбор
Ответ с пояснениями
Metadata filters в векторных базах данных используются для ограничения поиска по векторам с учётом дополнительных атрибутов (метаданных), связанных с каждым вектором. Это позволяет выполнять более точные и релевантные запросы, комбинируя поиск по векторному сходству и фильтрацию по свойствам.
Например, если у вас есть векторная база с эмбеддингами документов, и каждый документ содержит метаданные: дата публикации, автор, категория, то можно искать похожие документы, но только среди тех, которые опубликованы после определённой даты или принадлежат к заданной категории.
Пример использования (псевдокод):
query_vector = embed("пример запроса")
filters = {"category": "технологии", "date": {"$gte": "2023-01-01"}}
results = vector_db.search(query_vector, top_k=10, filter=filters)
Таким образом, metadata filters помогают сочетать семантический поиск с бизнес-логикой и дополнительными критериями.