是的，您可以将产品元数据过滤器与向量搜索结合使用，以创建更精确和高效的搜索系统。向量搜索使用机器学习模型根据嵌入（数值表示）查找语义上相似的项目，而元数据过滤器应用结构化条件，如价格范围、类别或日期。结合两者，您可以在使用硬性约束缩小结果范围的同时，仍然利用语义相似性的灵活性。例如，电子商务应用程序可以使用向量搜索来查找“与产品 X 相似的鞋子”，但将结果筛选为仅包括 100 美元以下或特定尺寸范围内的商品。
实现此目的通常涉及两个步骤。首先，应用元数据过滤器将数据集缩小到相关子集。例如，按类别="电子产品"和价格 < 500 美元筛选产品。然后，在此子集上执行向量搜索，以查找与查询语义相关的项目，例如“降噪耳机”。一些数据库，如 Pinecone 或 Milvus，支持混合查询，其中元数据过滤器和向量搜索在单个请求中执行，从而优化性能。或者，您可以对向量搜索结果进行后置过滤，但这可能会排除不符合元数据标准的搜索结果，因此通常优先使用预过滤以提高效率。
主要考虑因素包括平衡性能和准确性。过于激进的预过滤（例如，使用严格的元数据范围）可能会排除有效的向量匹配，而过于宽泛的过滤器可能会抵消组合方法的好处。测试至关重要：测量不同过滤器组合的召回率（找到多少相关项目）和延迟。带有 k-NN 插件的 Elasticsearch 或 PostgreSQL 的 pgvector 扩展等工具也支持这种混合方法，允许您在 SQL 样式的语法中添加元数据条件，以及向量距离计算。这种组合在推荐系统等应用程序中尤其有用，在这些应用程序中，业务规则（例如，区域可用性）必须与个性化的语义匹配共存。