LangChain FAISS: фильтр метаданных в similaritysearch
Фильтрация по метаданным может выполняться после первоначального поиска кандидатов. Тогда получение k ближайших векторов не гарантирует k документов, удовлетворяющих дополнительному условию.
Нужно понимать порядок поиска и фильтра, а также размер предварительной выборки. В вопросе ниже разбирается обёртка FAISS в LangChain: не переносите её поведение автоматически на любую другую векторную базу.
Это бесплатное упражнение из платного курса. Проверьте решение без регистрации. Объяснения и последовательная практика — в курсе «Vector DB & RAG Developer».
Как LangChain FAISS реализует фильтрацию по метаданным при вызове similarity_search(..., filter=...)?
Без регистрации · результат не сохраняется
Связанные задачи
- Parent-child chunking в RAG: маленькие и большие чанки
- Косинусное сходство или евклидово расстояние: тест
- Word2Vec и BERT: чем отличаются представления слова
- embedquery и embeddocuments: в чём разница
- normalizeembeddings: косинусное сходство и dot product
- FAISS IndexIVFPQ: зачем кодировать остаточные векторы
