将布尔过滤器或基于元数据的预过滤应用于向量相似性搜索可以显著影响查询性能，从而平衡速度、准确性和资源使用。 通过在运行向量搜索之前缩小数据集，这些过滤器可以减少计算负载。 例如，在电子商务产品搜索中，在查找视觉上相似的产品之前，按价格或可用性预先过滤商品会限制要比较的向量数量。 这减少了相似性计算所需的时间和内存，尤其是在大型数据集的情况下。 但是，效率的提高取决于过滤器的选择性——应用过于宽泛的过滤器（例如，仅排除 10% 的数据）可能不足以证明评估过滤器本身所增加的处理开销是合理的。
过滤和向量搜索之间的交互也会影响结果质量。 如果预过滤删除了相关项目，则最终结果可能会遗漏不符合元数据标准的高相似度匹配项。 例如，首先按类型过滤的电影推荐系统可能会排除来自略有不同的类型的高度相似的电影。 为了缓解这种情况，一些系统使用混合方法：首先执行广泛的向量搜索，然后将过滤器应用于排名靠前的候选对象。 但是，如果初始搜索没有受到约束，这可能会增加延迟。 此外，近似最近邻 (ANN) 索引优化了速度，当被迫处理预过滤的子集时，可能会返回不太准确的结果，因为它们的内部结构（如分层图）是为完整数据集构建的。
实施选择起着关键作用。 像 Pinecone 或 Milvus 这样的数据库允许通过将元数据与向量一起索引来将过滤器与向量搜索结合使用，从而实现高效的联合查询。 例如，开发人员可以使用 B 树将产品类别索引为元数据，并使用 ANN 索引将向量索引为元数据，从而允许数据库在相似性匹配之前快速按类别进行过滤。 测试至关重要：通过比较有无过滤器、不同过滤器选择性的基准测试场景，以及比较预过滤与后过滤，可以揭示最佳策略。 硬件加速（例如，GPU）可以进一步加快向量运算，但前提是过滤后的数据集大小与硬件的并行处理能力一致。 经过适当调整后，元数据过滤和向量搜索可以共同平衡速度和相关性，从而实现可扩展的应用程序。