元数据通过添加上下文信息来改进基于嵌入的搜索，从而改进数据的表示和检索方式。 嵌入将文本、图像或其他数据转换为捕获语义关系的数值向量。 元数据（例如时间戳、类别、标签或用户特定的属性）提供了额外的上下文层，有助于缩小结果范围或优先考虑特定条件。 通过将元数据集成到嵌入过程或搜索管道中，系统可以生成比仅依赖原始内容更相关和更有针对性的结果。
元数据增强嵌入的一个关键方式是丰富向量表示本身。 例如，考虑一个产品搜索系统，其中每个项目都有一个描述和元数据，例如价格、品牌和类别。 通过将描述的文本嵌入与数值或编码元数据（例如，品牌 one-hot 向量）连接起来，组合向量可以捕获语义含义和结构化属性。 这允许搜索区分相似的产品：搜索“100 美元以下的无线耳机”的用户将获得符合语义意图和价格范围的结果。 如果没有元数据，系统可能会返回语义相似但与用户预算无关的更高价位的项目。
元数据还通过过滤和后处理提高搜索效率。 即使元数据没有直接嵌入，它也可以用于预过滤或重新排序结果。 例如，新闻文章搜索可以使用发布日期元数据来排除过时的内容，然后再比较嵌入。 同样，在音乐推荐系统中，流派标签可以优先考虑用户喜欢的类别中的曲目。 这种混合方法通过缩小搜索空间来降低计算负载，并确保结果符合硬性约束（例如，“仅显示过去一周更新的文档”）。 开发人员可以通过构建单独的元数据索引或将数据库查询与向量相似度计算结合使用来实现这一点。
最后，元数据可以对多模式或特定领域的查询进行细致的处理。 在科学论文搜索中，作者姓名、出版场所或引用次数等元数据可以补充文本嵌入，从而找到权威或最新的工作。 开发人员可能会设计一个加权评分系统，其中嵌入决定语义相关性，而元数据则提升来自高影响力期刊的论文。 同样，在电子商务中，将服装的图像嵌入与尺寸和颜色等元数据相结合，可确保结果既符合视觉风格又符合实际要求。 通过战略性地集成元数据，开发人员可以针对特定用例定制搜索行为，而无需过度复杂化核心嵌入模型。