Penyaringan menggunakan metadata

Ketersediaan metadata di dalam basis data memungkinkan Anda lebih mudah memfilter hasil berdasarkan kondisi tambahan. Bayangkan rekomendasi film yang Anda buat dapat mengakses preferensi pengguna dan menggunakannya untuk menyaring hasil lebih lanjut.

Dalam latihan ini, Anda akan menggunakan metadata tambahan untuk memfilter rekomendasi film Netflix Anda. Koleksi netflix_titles telah diperbarui dengan menambahkan metadata ke setiap judul, termasuk 'rating', yaitu klasifikasi usia untuk judul tersebut, dan 'release_year', yaitu tahun pertama kali judul tersebut dirilis.

Berikut pratinjau item yang telah diperbarui:

{'ids': ['s999'],
 'embeddings': None,
 'metadatas': [{'rating': 'TV-14', 'release_year': 2021}],
 'documents': ['Title: Searching For Sheela (Movie)\nDescription: Journalists and fans await Ma Anand Sheela as the infamous former Rajneesh commune’s spokesperson returns to India after decades for an interview tour.\nCategories: Documentaries, International Movies'],
 'uris': None,
 'data': None}

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Pengantar Embeddings dengan OpenAI API

Lihat Kursus

Instruksi latihan

Ambil dua hasil dari koleksi menggunakan reference_texts.
Saring hasil untuk judul dengan peringkat 'G' yang juga dirilis sebelum 2019.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

collection = client.get_collection(
  name="netflix_titles",
  embedding_function=OpenAIEmbeddingFunction(model_name="text-embedding-3-small", api_key="")
)

reference_texts = ["children's story about a car", "lions"]

# Query two results using reference_texts
result = collection.query(
  ____,
  ____,
  # Filter for titles with a G rating released before 2019
  ____={
    ____: [
        {"____": 
        	{____}
        },
        {"____": 
         	{____}
        }
    ]
  }
)

print(result['documents'])

Edit dan Jalankan Kode