Фільтрування за метаданими

Наявність метаданих у базі дає змогу легше фільтрувати результати за додатковими умовами. Уявіть, що ваші рекомендації фільмів можуть враховувати вподобання користувача й використовувати їх для подальшого звуження результатів.

У цій вправі ви використаєте додаткові метадані, щоб відфільтрувати ваші рекомендації фільмів на Netflix. Колекцію netflix_titles оновлено: до кожної назви додано метадані, зокрема 'rating' — віковий рейтинг тайтлу, та 'release_year' — рік його першого релізу.

Ось приклад оновленого елемента:

{'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}

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до Embeddings з OpenAI API

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Здійсніть запит двох результатів із колекції, використовуючи reference_texts.
Відфільтруйте результати для тайтлів з рейтингом 'G', які також вийшли до 2019 року.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

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'])

Редагувати та запускати код