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リファレンスRAGメタデータフィルター

メタデータフィルター

Mastra は、すべてのベクトルストアで統一されたメタデータフィルタリング構文を提供しており、MongoDB/Sift クエリ構文に基づいています。各ベクトルストアは、これらのフィルターを自分たちのネイティブな形式に変換します。

基本例

import { PgVector } from "@mastra/pg";
 
const store = new PgVector(connectionString);
 
const results = await store.query({
  indexName: "my_index",
  queryVector: queryVector,
  topK: 10,
  filter: {
    category: "electronics", // Simple equality
    price: { $gt: 100 }, // Numeric comparison
    tags: { $in: ["sale", "new"] }, // Array membership
  },
});

サポートされている演算子

基本比較

演算子説明例サポート
$eq指定した値と等しい値に一致します
{
  age: {
    $eq: 25
  }
}
All
$ne等しくない値に一致します
{
  status: {
    $ne: 'inactive'
  }
}
All
$gtより大きい
{
  price: {
    $gt: 100
  }
}
All
$gte以上
{
  rating: {
    $gte: 4.5
  }
}
All
$ltより小さい
{
  stock: {
    $lt: 20
  }
}
All
$lte以下
{
  priority: {
    $lte: 3
  }
}
All

配列演算子

演算子説明例サポート
$in配列内のいずれかの値に一致します
{
  category: {
    $in: ["A", "B"]
  }
}
All
$ninいずれの値にも一致しません
{
  status: {
    $nin: ["deleted", "archived"]
  }
}
All
$allすべての要素を含む配列に一致します
{
  tags: {
    $all: ["urgent", "high"]
  }
}
AstraPineconeUpstashMongoDB
$elemMatch条件を満たす配列要素に一致します
{
  scores: {
    $elemMatch
  }
}
LibSQLPgVectorMongoDB

論理演算子

演算子説明例サポート
$and論理積（AND）
{
  $and: [
    { price: { $gt: 100 } },
    { stock: { $gt: 0 } } }
  ]
}
All except Vectorize
$or論理和（OR）
{
  $or: [
    { status: "active" },
    { priority: "high" } }
  ]
}
All except Vectorize
$not論理否定（NOT）
{
  price: {
    $not
  }
}
AstraQdrantUpstashPgVectorLibSQLMongoDB
$nor論理否定和（NOR）
{
  $nor: [
    { status: "deleted" },
    { archived: true } }
  ]
}
QdrantUpstashPgVectorLibSQLMongoDB

要素演算子

演算子説明例サポート
$existsフィールドが存在するドキュメントに一致します
{
  rating: {
    $exists: true
  }
}
All except Vectorize, Chroma

カスタムオペレーター

演算子説明例サポート
$containsテキストが部分文字列を含む
{
  description: {
    $contains: "sale"
  }
}
UpstashLibSQLPgVector
$regex正規表現による一致
{
  name: {
    $regex: "^test"
  }
}
QdrantPgVectorUpstashMongoDB
$size配列の長さをチェック
{
  tags: {
    $size
  }
}
AstraLibSQLPgVectorMongoDB
$geo地理空間クエリ
{
  location: {
    $geo
  }
}
Qdrant
$datetime日時範囲クエリ
{
  created: {
    $datetime
  }
}
Qdrant
$hasIdベクターIDの存在チェック
{
  $hasId: [
    { "id1", "id2" }
  ]
}
Qdrant
$hasVectorベクターの存在チェック
{
  $hasVector: true
}
Qdrant

共通ルールと制限事項

  1. フィールド名は以下のことができません:

    • ネストされたフィールドを参照する場合を除き、ドット（.）を含むこと
    • $で始まる、またはヌル文字を含むこと
    • 空文字列であること

  2. 値は以下でなければなりません:

    • 有効なJSON型（文字列、数値、真偽値、オブジェクト、配列）
    • undefinedでないこと
    • 演算子に対して適切な型であること（例：数値比較には数値）

  3. 論理演算子:

    • 有効な条件を含む必要があります
    • 空であってはなりません
    • 適切にネストされている必要があります
    • トップレベル、または他の論理演算子内でのみ使用可能です
    • フィールドレベルやフィールド内でネストして使用することはできません
    • 演算子内で使用することはできません
    • 有効: { "$and": [{ "field": { "$gt": 100 } }] }
    • 有効: { "$or": [{ "$and": [{ "field": { "$gt": 100 } }] }] }
    • 無効: { "field": { "$and": [{ "$gt": 100 }] } }
    • 無効: { "field": { "$gt": { "$and": [{...}] } } }

  4. $not演算子:

    • オブジェクトでなければなりません
    • 空であってはなりません
    • フィールドレベルまたはトップレベルで使用可能です
    • 有効: { "$not": { "field": "value" } }
    • 有効: { "field": { "$not": { "$eq": "value" } } }

  5. 演算子のネスト:

    • 論理演算子はフィールド条件を含む必要があり、直接演算子を含んではいけません
    • 有効: { "$and": [{ "field": { "$gt": 100 } }] }
    • 無効: { "$and": [{ "$gt": 100 }] }

ストア固有の注意事項

Astra

  • ネストされたフィールドクエリはドット表記でサポートされています
  • 配列フィールドはメタデータ内で明示的に配列として定義する必要があります
  • メタデータの値は大文字と小文字が区別されます

ChromaDB

  • Whereフィルターは、フィルター対象のフィールドがメタデータに存在する場合のみ結果を返します
  • 空のメタデータフィールドはフィルター結果に含まれません
  • 否定一致（例：$ne）には、メタデータフィールドが存在している必要があります（フィールドが存在しないドキュメントには一致しません）

Cloudflare Vectorize

  • フィルタリングを使用する前に、明示的なメタデータインデックス作成が必要です
  • フィルター対象のフィールドをインデックスするには createMetadataIndex() を使用してください
  • Vectorizeインデックスごとに最大10個のメタデータインデックスが作成可能です
  • 文字列値は最初の64バイトまでインデックスされます（UTF-8境界で切り捨て）
  • 数値値はfloat64精度で扱われます
  • フィルター用JSONは2048バイト未満である必要があります
  • フィールド名にドット（.）を含めたり、$で始めることはできません
  • フィールド名は512文字までに制限されています
  • 新しいメタデータインデックス作成後、ベクトルを再アップサートしないとフィルター結果に含まれません
  • 非常に大規模なデータセット（約1,000万ベクトル以上）では範囲クエリの精度が低下する場合があります

LibSQL

  • ドット表記によるネストされたオブジェクトクエリをサポートしています
  • 配列フィールドは有効なJSON配列であることが検証されます
  • 数値比較は適切な型処理を維持します
  • 条件内の空配列も適切に処理されます
  • メタデータは効率的なクエリのためにJSONBカラムに格納されます

PgVector

  • PostgreSQLのネイティブなJSONクエリ機能を完全サポート
  • ネイティブの配列関数による効率的な配列操作
  • 数値、文字列、ブール値の適切な型処理
  • ネストされたフィールドクエリは内部的にPostgreSQLのJSONパス構文を使用
  • メタデータは効率的なインデックス作成のためにJSONBカラムに格納されます

Pinecone

  • メタデータフィールド名は512文字までに制限されています
  • 数値値は±1e38の範囲内でなければなりません
  • メタデータ内の配列は合計64KBまでに制限されています
  • ネストされたオブジェクトはドット表記でフラット化されます
  • メタデータの更新はメタデータオブジェクト全体を置き換えます

Qdrant

  • ネストされた条件による高度なフィルタリングをサポート
  • フィルタリングにはペイロード（メタデータ）フィールドを明示的にインデックス化する必要があります
  • ジオスペーシャルクエリの効率的な処理
  • null値や空値の特別な取り扱い
  • ベクトル固有のフィルタリング機能
  • 日時値はRFC 3339形式でなければなりません

Upstash

  • メタデータフィールドキーは512文字まで
  • クエリサイズに制限あり（大きなIN句は避けてください）
  • フィルターでnull/undefined値はサポートされていません
  • 内部的にSQLライクな構文に変換されます
  • 文字列比較は大文字小文字を区別します
  • メタデータの更新はアトミックに行われます

MongoDB

  • メタデータフィルターに対してMongoDB/Siftクエリ構文を完全サポート
  • すべての標準的な比較、配列、論理、要素演算子をサポート
  • メタデータ内のネストされたフィールドや配列もサポート
  • フィルタリングは metadata および元のドキュメント内容の両方に filter と documentFilter オプションで適用可能
  • filter はメタデータオブジェクトに、documentFilter は元のドキュメントフィールドに適用されます
  • フィルターサイズや複雑さに人工的な制限はありません（MongoDBのクエリ制限の範囲内）
  • 最適なパフォーマンスのためにメタデータフィールドのインデックス作成を推奨します

関連

MDocumentGraphRAG