【AI】利用Azure AI的元数据过滤器提升 RAG 性能并增强向量搜索案例

【AI】利用Azure AI的元数据过滤器提升 RAG 性能并增强向量搜索案例

在检索增强生成 (RAG) 设置中，用户指定的过滤器（无论是隐含的还是明确的）通常在向量搜索中被忽视，因为向量搜索主要关注语义相似性。
在某些场景中，确保特定的查询仅使用预定义的（子）文档集来回答至关重要。通过使用“元数据”或标签，您可以强制执行每种类型用户查询应使用的文档类型。这甚至可以变成一种安全覆盖策略，其中每个用户的查询都带有他们的凭据/权限级别标签，以便使用与其权限级别相对应的文档来回答他们的查询。
当 RAG 数据由许多单独的数据对象（例如，文件）组成时，每个数据对象都可以用一组预定义的元数据标记。然后，这些标签可以在向量或混合搜索中用作过滤器。元数据可以与向量嵌入一起集成到搜索索引中，然后用作过滤器。
在本博客中，我们将演示一个示例实现……

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