首页/AI/RAG 与向量库速查/RAG 元数据字段设计

RAG 元数据字段设计

每个切片除文本与向量外,应携带来源、定位、版本、权限、时间等元数据,用于过滤、引用标注、增量更新与排错。

RAG 与向量库速查AI更新于 2026-10-12

字段

字段用途
doc_id / chunk_id更新与删除的定位主键,引用定位
source_path / url标注来源,点击回原文
title_path / page引用到章节与页码
doc_version / updated_at增量更新与陈旧内容排查
acl_tags / tenant_id检索时权限过滤
lang / doc_type按语言与类型过滤或加权

切片元数据示例

切片元数据示例
meta = {
    "doc_id": "hr-policy-2026",
    "chunk_id": "hr-policy-2026#p3-c2",
    "source_path": "policies/hr-policy.pdf",
    "title_path": "报销制度 > 差旅费",
    "page": 3,
    "doc_version": "2026-09-01",
    "tenant_id": "t-001",
}
元数据字段在向量库里要建标量索引(如 Qdrant payload index、pgvector 普通 B-tree),否则带过滤的检索会明显变慢。

易错点

  • 只用自增 id 入库,更新文档时无法定位并删除旧切片
  • 权限判断只放在应用层而不带进检索条件:先召回无权内容再被过滤,浪费配额且存在越权风险

数据来源与参考

  • Qdrant 官方文档(Payload 与过滤)
  • Milvus 官方文档(标量字段与分区键)
​‌‌​​‌​​​‌‌​‌‌‌‌​‌‌​​​‌‌​‌‌‌​​‌‌​​‌​‌‌‌​​‌‌‌​​​‌​‌‌​‌​​‌​‌‌‌​​​‌​‌‌​‌​​‌​‌‌​​​‌‌​‌‌‌​‌​​​‌‌​‌‌‌‌​​‌​‌‌‌​​‌‌​​​‌‌​‌‌​‌‌‌‌​‌‌​‌‌​‌