メタデータフィルタリング

Pineconeを使ったAIアプリケーション開発

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

メタデータフィルタリング

{
    "genre": "action",
    "year": 2020,
    "color": "blue",
    "fit": "straight",
    "price": 29.99,
    "is_jeans": true,
    "areas": ["London", "Kent", "Bath"]
}

メタデータは「文字列」「数値」「ブール値」、および文字列の「リスト」
メタデータフィルタリング: 検索範囲とクエリ遅延を削減

¹ https://docs.pinecone.io/docs/metadata-filtering

メタデータフィルタリング

index.query(
    vector=[-0.250919762305275, ...],

    filter={

        "genre": {"$eq": "documentary"},
        "year": 2019

    },

    top_k=1
)

¹ https://docs.pinecone.io/docs/metadata-filtering

メタデータフィルター

$eq - 等しい（数値・文字列・ブール）
$ne - 等しくない（数値・文字列・ブール）
$gt - より大きい（数値）
$gte - 以上（数値）
$lt - より小さい（数値）
$lte - 以下（数値）
$in - 配列に含まれる（文字列・数値）
$nin - 配列に含まれない（文字列・数値）

¹ https://docs.pinecone.io/docs/metadata-filtering

メタデータフィルタリング - より大きい

index.query(
    vector=[-0.250919762305275, ...],

    filter={

        "year": {"$gt": 2019},

    },

    top_k=1,

    include_metadatas=True

)

{'matches': [{'id': '1', 'score': 0.0478537641,
              'values': [],
              'metadata': {'genre': 'action', 'year': 2020}}],
 'namespace': '',
 'usage': {'read_units': 5}}

練習に進みましょう！

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