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例RAGクエリハイブリッドベクトル検索

ハイブリッドベクター検索

ベクター類似性検索とメタデータフィルターを組み合わせることで、より精度が高く効率的なハイブリッド検索を実現できます。 このアプローチは以下を組み合わせています：

  • 最も関連性の高いドキュメントを見つけるためのベクター類似性検索
  • 追加の条件に基づいて検索結果を絞り込むためのメタデータフィルター

この例では、Mastra と PGVector を使ったハイブリッドベクター検索の方法を示します。

概要

このシステムは、Mastra と PGVector を使用したフィルタ付きベクトル検索を実装しています。主な機能は以下の通りです。

  1. PGVector に保存されている既存の埋め込みをメタデータフィルターで検索します
  2. 異なるメタデータフィールドでのフィルタリング方法を示します
  3. ベクトル類似度とメタデータフィルタリングの組み合わせを実演します

注意: ドキュメントからメタデータを抽出する方法の例については、Metadata Extraction ガイドをご覧ください。

埋め込みの作成と保存方法については、Upsert Embeddings ガイドをご参照ください。

セットアップ

環境設定

環境変数を必ず設定してください：

.env
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
POSTGRES_CONNECTION_STRING=your_connection_string_here

依存関係

必要な依存関係をインポートします：

src/index.ts
import { embed } from "ai";
import { PgVector } from "@mastra/pg";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";

ベクトルストアの初期化

接続文字列でPgVectorを初期化します：

src/index.ts
const pgVector = new PgVector({ connectionString: process.env.POSTGRES_CONNECTION_STRING! });

使用例

メタデータ値でフィルタリング

src/index.ts
// Create embedding for the query
const { embedding } = await embed({
  model: openai.embedding("text-embedding-3-small"),
  value: "[Insert query based on document here]",
});
 
// Query with metadata filter
const result = await pgVector.query({
  indexName: "embeddings",
  queryVector: embedding,
  topK: 3,
  filter: {
    "path.to.metadata": {
      $eq: "value",
    },
  },
});
 
console.log("Results:", result);




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埋め込みのアップサート結果を取得