本地向量库元数据检索规则与 Kilocode+GLM4.6 适配

本地向量库元数据检索规则与 Kilocode+GLM4.6 适配指南

1. 核心概念说明

• 本地向量库：存储高维向量数据的数据库，支持相似性检索
• 元数据检索：通过结构化属性（如标签、时间戳、类别等）过滤向量结果
• 适配目标：使 Kilocode+GLM4.6 能高效利用向量库的元数据特性

2. 关键适配规则

(1) 元数据字段映射 需建立字段对应关系： $$ \text{Kilocode字段} \leftrightarrow \text{向量库字段} $$ 例如：

• glm4.6_doc_type → vector_db_content_type
• kilocode_project_id → vector_db_project_tag

(2) 混合检索策略 结合向量相似度与元数据过滤： $$ \text{最终得分} = \alpha \cdot |\vec{q} - \vec{v}| + \beta \cdot \mathbb{I}_{\text{meta_match}} $$ 其中：

• $\vec{q}$：查询向量
• $\vec{v}$：库中向量
• $\mathbb{I}$：元数据匹配指示函数

(3) 多级过滤机制

graph LR
A[原始查询] --> B{元数据预过滤}
B -->|匹配| C[向量空间检索]
B -->|不匹配| D[返回空集]
C --> E[结果排序]

3. 实施步骤

步骤1：元数据标准化

def normalize_metadata(meta_dict):
    required_fields = ['source', 'timestamp', 'version']
    for field in required_fields:
        if field not in meta_dict:
            meta_dict[field] = 'default_value'
    return meta_dict

步骤2：混合查询构建

from vector_db import HybridQueryBuilder

def build_kilocode_query(user_input):
    # 提取元数据过滤器
    meta_filters = extract_filters(user_input)  
    
    # 生成嵌入向量
    query_vector = glm4_6_embed(user_input)     
    
    # 构建混合查询
    return HybridQueryBuilder()
        .set_vector(query_vector)
        .add_metadata_filters(meta_filters)
        .set_weights(vector=0.7, metadata=0.3)

步骤3：结果后处理

def postprocess_results(results):
    # 按相关性排序
    sorted_results = sorted(results, key=lambda x: x['combined_score'], reverse=True)
    
    # 注入GLM4.6增强信息
    for res in sorted_results[:10]:
        res['glm4_6_insight'] = generate_insight(res['content'])
    
    return sorted_results

4. 性能优化建议

• 索引策略：对高频元数据字段（如 project_id）建立倒排索引 $$ \text{查询加速比} \approx \frac{\log N}{\log K} \quad (K \ll N) $$
• 缓存机制：对稳定元数据组合建立结果缓存
• 批量处理：支持多查询的批处理接口降低IO开销

5. 异常处理规范

try:
    results = vector_db.query(hybrid_query)
except MetadataMismatchError:
    fallback_to_pure_vector_search()
except VectorDimensionError:
    trigger_reindexing_procedure()

适配验证指标：

1. 元数据过滤准确率 ≥ 98%
2. 混合检索延迟 < 200ms (10^6 向量规模)
3. 结果召回率提升率 ≥ 25% (相比纯向量检索)

通过上述规则实现深度集成后，Kilocode+GLM4.6 可智能结合语义相似度和结构化元数据，显著提升检索精度和效率。