Nou Generator de prompt AI — scrie prompturi mai bune pentru ChatGPT, Claude și Gemini →

MetadataFilters și ExactMatchFilter: Filtrarea Declarativă a Căutărilor în LlamaIndex & Data RAG

Restrângerea căutării vectoriale exclusiv la documentele care respectă criterii stricte de metadate.

Sintaxă & invocare Python
MetadataFilters(filters=[ExactMatchFilter(key='an', value=2026)])

Clasele MetadataFilters și ExactMatchFilter (precum și operatorii FilterCondition.AND / OR) permit definirea unor condiții clare de filtrare prealabilă a căutării în baza vectorială, eliminând documentele care nu aparțin categoriei sau utilizatorului dorit.

Exemplu în interogare

from llama_index.core.vector_stores import MetadataFilters, ExactMatchFilter

filtre = MetadataFilters(
    filters=[
        ExactMatchFilter(key="departament", value="Financiar"),
        ExactMatchFilter(key="an", value=2025)
    ]
)
retriever = index.as_retriever(filters=filtre)
rezultate = retriever.retrieve("Care au fost cheltuielile de operare?")

Previne scurgerea de date între utilizatori diferiți în aplicații multi-tenant.

Învață AI • Comunitate & Q&A

Întrebări & Exemple practice: MetadataFilters și ExactMatchFilter: Filtrarea Declarativă a Căutărilor

Ai o întrebare despre MetadataFilters și ExactMatchFilter: Filtrarea Declarativă a Căutărilor sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!

🤖

Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!

Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.

Comunitate AI Adaugă o întrebare sau distribuie un cod / prompt

Moderare & Siguranță:

Pentru a menține calitatea și securitatea informațiilor, fiecare întrebare sau fragment de cod/prompt este analizat (manual sau prin moderare asistată de AI) înainte de publicare.