Статью писал не я. Это ответ GPT на мой запрос, касаемый метаданных в RAG-системах. Ответ получился ОООЧЕНЬ полезным. Делюсь им с вами.
💡 Как метаданные попадают в векторную БД при записи эмбеддингов?
Метаданные не создаются автоматически.
👉 Ни OpenAI, ни векторная БД, ни твоя embedding-модель сами по себе метаданные не создают.
Ты должен вручную задать, какие ключи и значения будут прикреплены к каждому чанку.
Пример метаданных в формате Python-словаря:
metadata = {
"topic": "ИИ-решения",
"type": "автоматизация",
"source": "abc.pdf",
"page": 23,
"intended_audience": "b2b",
}
Если ты их не задашь — они либо будут пустыми, либо базовыми (filename, страница).
И это значит, что в будущем ты не сможешь использовать фильтрацию или контекстную маршрутизацию по теме, по типу задачи и т.д.
❗ Почему важно задавать метаданные вручную?
Если ты не задашь ключевые оси фильтрации, система будет просто пытаться сопоставить embedding-запрос и embedding-чанки на основе чистой семантики, без знания контекста (услуга это? кейс? описание команды?).
А вот если ты добавишь фильтры — то сможешь:
- Делать запросы с фильтрацией (filter={"topic": "ИИ-решения"})
- Ограничивать выдачу только нужным контентом
- Снижать "шум" в результатах
🤖 Можно ли сгенерировать метаданные автоматически?
Теоретически — да.
Ты можешь, например:
- использовать GPT-4 или Claude для разбора каждого чанка,
- сгенерировать 2–3 метки для него (тему, категорию, тип),
- и сохранить это в metadata.
Пример автогенерации:
metadata = gpt_extract_metadata(chunk_text)
Но...
❗ Автогенерация работает нормально, пока у тебя не >1000 чанков.
Потом метки начинают повторяться, смешиваться, расползаться по смыслу.
В итоге — теряется точность, потому что:
метки становятся слишком общими ("тема": "бизнес")
или наоборот — слишком частными ("тема": "ИИ-маркетинг в сфере HVAC")
И это прямо мешает поиску. Модель либо не найдёт нужное, либо утонет в деталях.
🧠 Мой совет:
Если хочешь автоматизацию — но без потери контроля, сделай так:
- Заранее определить фиксированный перечень метаданных и возможных значений.
Например:
TOPICS = ["ИИ-решения", "CRM", "Контент", "Кейсы", "Услуги", "Команда"]
AUDIENCE = ["b2b", "b2c", "internal"]
TYPE = ["услуга", "примеры", "преимущества", "определение"] - При формировании чанка:
либо указывай это руками (если ты читаешь текст);
либо дай LLM ограниченный словарь, и попроси выбрать оттуда. - Не изобретай динамические метки.
Слишком гибкая автогенерация = хуже, чем отсутствие метаданных.
🔧 Варианты реализации (по сложности):
📌 Вывод
✍️ Если ты хочешь поднять релевантность RAG-выдачи без ручной генерации чанков, то продвинутое тегирование — это твой рычаг управления.
Главное — не дать LLM “нафантазировать” 500 меток на 200 чанков. Вместо этого:
- Задай фиксированные категории
- Генерируй метаданные внутри этих рамок
- Храни их в metadata каждого embedding-запроса
И ты получишь гибкость RAG-системы без свалки смыслов.