103 使用元数据过滤器优化向量索引查询

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分类专栏： llamindex文章文章标签： python 人工智能算法 LLM RAG llamaindex

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xycxycooo/article/details/141557321

使用元数据过滤器优化向量索引查询

在将文档扔进向量索引之前，为它们附加元数据是一个非常有用的技巧。这些元数据不仅可以用于帮助跟踪响应对象中的答案来源，还可以在查询时用于过滤数据，从而在执行top-k相似度搜索之前排除不必要的数据。

元数据过滤器可以手动设置，以便只返回匹配元数据的节点。下面是一个具体的示例：

from llama_index.core import VectorStoreIndex, Document
from llama_index.core.vector_stores import MetadataFilters, ExactMatchFilter

# 创建包含元数据的文档
documents = [
    Document(text="text"

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<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何在LangChain中使用FAISS进行向量库的查询和数据添加。首先，我得回忆一下相关的知识，并参考用户提供的引用内容。用户的问题主要集中在两个部分：如何查询FAISS向量库和如何添加数据。根据引用[4]，添加数据有三种方法，分别是from_documents、from_texts和from_embeddings。这可能涉及到加载文档、分割文本、生成嵌入向量，然后存储到FAISS中。而查询部分，可能需要使用相似性搜索功能，比如similarity_search方法。接下来，我需要确保回答的结构清晰，分步骤说明。首先介绍数据添加的方法，包括初始化向量库、添加文档或文本以及增量添加。然后讲解查询方法，包括基础查询和带条件的元数据过滤。同时，要结合代码示例，让用户更容易理解。还要注意引用相关的资料，比如在提到添加数据时引用[4]，在提到索引结构时引用[3]。同时，用户可能关心性能优化，比如使用不同的索引类型如IVF或HNSW，这部分可以参考引用[2]和[3]。另外，用户可能对嵌入模型的选择有疑问，比如使用本地模型还是在线API，需要提到sentence-transformers或bge模型，参考引用[1]中的信息。最后，生成相关问题时要覆盖常见的使用场景、优化方法、性能比较和元数据应用等，帮助用户进一步探索。</think>### LangChain FAISS 向量库查询与数据添加方法 #### **一、数据添加方法** 1. **初始化向量库** 使用`from_documents`或`from_texts`方法初始化向量库，需准备以下内容： - **文本分割器**：如`RecursiveCharacterTextSplitter`，用于将长文本切分为片段 - **嵌入模型**：本地模型（如$bge-small-zh-v1.5$）或在线API - **原始数据**：文档对象（带元数据）或纯文本列表 ```python from langchain_community.vectorstores import FAISS from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500) documents = text_splitter.split_documents(your_docs) # 方法1：通过文档初始化（自动生成嵌入） vector_db = FAISS.from_documents( documents=documents, embedding=your_embedding_model ) # 方法2：直接添加文本 vector_db = FAISS.from_texts( texts=["文本1", "文本2"], embedding=your_embedding_model, metadatas=[{"source": "doc1"}, {"source": "doc2"}] ) ``` 2. **增量添加数据** 通过`add_documents`或`add_texts`实现动态扩展： ```python # 添加新文档 new_docs = text_splitter.split_documents(new_documents) vector_db.add_documents(new_docs) # 添加纯文本 vector_db.add_texts( texts=["新增文本"], metadatas=[{"timestamp": "2024-05-01"}] ) ``` > 注意：使用`from_embeddings`可直接加载预计算的向量矩阵[^4] #### **二、向量查询方法** 1. **基础相似性搜索** 使用`similarity_search`获取最相关文本片段： ```python results = vector_db.similarity_search( query="查询内容", k=3 # 返回前3个结果 ) ``` 2. **带分数的相似搜索** 获取相似度评分用于阈值过滤： ```python docs_with_scores = vector_db.similarity_search_with_score( query="技术文档", filter={"category": "AI"} ) ``` 3. **元数据过滤** 结合文档属性进行精准检索： ```python # 查询作者为张三且日期在2024年的文档 filtered_results = vector_db.similarity_search( "机器学习", filter={"author": "张三", "date": {"$gte": "2024-01-01"}} ) ``` #### **三、索引优化建议** 1. **索引类型选择** - **IVFFlat**：快速检索（需训练阶段）[^2] - **HNSW**：高召回率的图结构索引[^3] - **PQ**：压缩存储降低内存占用 2. **本地持久化** 保存/加载向量库文件： ```python vector_db.save_local("faiss_index") loaded_db = FAISS.load_local("faiss_index", your_embedding_model) ``` #### **四、典型应用场景** 1. 知识库问答系统 2. 文档去重与聚类分析 3. 推荐系统的内容匹配