VectorIndexRetriever este retrieverul standard pentru căutare densă de vectori. Permite controlul exact al numărului de fragmente returnate (similarity_top_k) și aplicarea filtrelor de metadate fără a declanșa generarea de text.
from llama_index.core.retrievers import VectorIndexRetriever
from llama_index.core.vector_stores import MetadataFilters, ExactMatchFilter
filters = MetadataFilters(filters=[ExactMatchFilter(key="an", value="2026")])
retriever = VectorIndexRetriever(index=index, similarity_top_k=4, filters=filters)
nodes = retriever.retrieve("Raport sustenabilitate")Viteză pură: Returnează doar obiectele NodeWithScore în câteva milisecunde, gata de afișare sau prelucrare.
Întrebări & Exemple practice:
VectorIndexRetriever: Configurarea similarity_top_k și a Filtrelor de RegăsireAi o întrebare despre VectorIndexRetriever: Configurarea similarity_top_k și a Filtrelor de Regăsire 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.