语言模型代理正确地生成了预过滤参数，并且还识别出了一个特定的“员工幸福感”主题 。这个主题被用作向量相似性搜索的输入 ， 使我们能够进一步优化检索过程 。
总结在这篇博客文章中，我们实现了基于图的元数据过滤器的示例，以提高向量搜索的准确性 。数据集拥有广泛且相互关联的选项，这允许进行更精细的预过滤查询 。结合图数据表示和语言模型的函数调用功能 ， 可以动态生成 Cypher 语句，从而为结构化过滤器提供了几乎无限的可能性 。
此外 ， 你的代理可以拥有检索非结构化文本的工具，如本文所示，以及能够检索结构化信息的其他工具 ， 这使得知识图谱成为许多 RAG应用的理想解决方案 。
推荐阅读
- 线上MongoDB查询慢，如何通过索引优化直降响应时间？
- 探秘Python神器：eli5模块如何解读机器学习模型的预测结果？
- 为什么MySQL默认使用RR隔离级别？
- 使用 PHP 处理十亿行数据，如何极致提升处理速度？
- MongoDB索引使用总结
- 橄榄树嫁接方法腹接，橄榄树如何种植能高产 橄榄树的种植方法
- 水蒿的功效与作用图片 水蒿和艾草的区别
- 切换微信支付账号怎么设置，手机中的微信支付方式该如何设置
- 花王洗衣机槽清洗剂怎么用 花王洗衣机槽清洗剂如何用
- Excel如何纵向或竖向和，Excel函数怎么横列竖列分别和