Lọc siêu dữ liệu là phương pháp thu hẹp các tài liệu cần tìm kiếm bằng cách chỉ định thông tin thuộc tính như ngày, danh mục và tác giả trước và sau khi tìm kiếm vectơ trong hệ thống RAG.
Lọc siêu dữ liệu là công nghệ cốt lõi của RAG đạt được cả độ chính xác và tốc độ bằng cách thu hẹp phạm vi tìm kiếm theo các thuộc tính được xác định trước (ngày, bộ phận, ngôn ngữ, loại tài liệu, v.v.) thay vì chỉ tìm kiếm tất cả tài liệu dựa trên độ tương tự của vectơ. Cơ sở dữ liệu vectơ như Chroma, Pinecone và pgvector đều được triển khai bộ lọc tương đương với "mệnh đề Where" và có hai phương pháp: "lọc trước", thu hẹp kết quả trước khi tính toán độ tương tự và "lọc sau", sắp xếp lại kết quả sau khi tính toán độ tương tự.
Có ba cạm bẫy mà chúng ta thường thấy trong các hoạt động thực tế vào năm 2026. ① Nếu độ chi tiết của bộ lọc quá tốt, thường sẽ không có kết quả tìm kiếm nào (thường chỉ định ngày trùng khớp chính xác). ② Đánh giá thấp chi phí của việc thêm siêu dữ liệu và nỗ lực của con người cần thiết cho quá trình nhập sẽ cao gấp hai đến ba lần so với dự kiến. ③ Khi tự động chuyển đổi đầu vào của người dùng thành điều kiện lọc, LLM sẽ chuyển đổi không chính xác tên danh mục, làm giảm tỷ lệ trúng.
Trong các khảo sát thực địa ReviewAI, trong nhiều trường hợp, số giờ công thiết kế siêu dữ liệu chiếm từ 20 đến 30% chi phí xây dựng RAG của doanh nghiệp. Theo ước tính chung, một dự án RAG có chi phí từ 1 triệu đến 3 triệu yên Nhật sẽ tiêu tốn khoảng 300.000 đến 500.000 yên Nhật cho quá trình thiết kế và gắn thẻ. Giải pháp tiêu chuẩn kể từ năm 2026 là `` thiết kế bán tự động '', trong đó các trường hợp ngoại lệ được sửa theo cách thủ công trong khi việc gắn thẻ tự động được thực hiện bằng quy trình LLM.