Spring AI 11 · 元数据过滤 FilterExpression
11 · 元数据过滤 FilterExpression
🎯 学完能做什么：用字符串表达式和 FilterExpressionBuilder 两种方式，按 metadata 精确圈定检索范围，实现多租户、分类、时间过滤。
⏱️ 预计耗时：40 分钟（含动手）
🔗 依赖前置：第 09、10 章 + pgvector 文档14（带过滤的向量检索）
🧩 难度：🟡
一句话：向量检索负责「找最像的」，元数据过滤负责「限定在哪些里面找」；两者结合才能做出多租户、分权限、按分类的生产级检索。
1. 为什么需要过滤
只靠相似度会检索到「全库最像的」，但业务上你往往只想在特定范围内找：
只查 租户 1001 的资料 只查 分类=售后 的资料 只查 2025 年之后更新的资料这些「范围」信息就存在灌库时写的metadata（第 09 章）里，过滤就是对 metadata 下条件。
2. 方式一：字符串表达式（直观）
List<Document>hits=vectorStore.similaritySearch(SearchRequest.builder().query("退货政策").topK(3).filterExpression("category == '售后' && tenantId == '1001'").build());支持的运算符：
| 运算符 | 含义 | 示例 |
|---|---|---|
==!= | 等于 / 不等于 | category == '售后' |
>>=<<= | 比较 | year >= 2025 |
innin | 在/不在集合 | category in ['售后','物流'] |
&&|| | 与 / 或 | a == 1 && b == 2 |
NOT | 取反 | NOT (status == 'draft') |
3. 方式二：FilterExpressionBuilder（类型安全）
代码里动态拼条件时更安全、不易写错：
FilterExpressionBuilderb=newFilterExpressionBuilder();Filter.Expressionexpr=b.and(b.eq("tenantId","1001"),b.in("category","售后","物流")).build();List<Document>hits=vectorStore.similaritySearch(SearchRequest.builder().query("退货").topK(3).filterExpression(expr).build());常用构建方法：eq / ne / gt / gte / lt / lte / in / nin / and / or / not，与字符串运算符一一对应。
4. 典型场景
多租户隔离（SaaS 必备）
// 每个请求都强制带上当前租户，避免串数据StringtenantId=currentTenant();b.eq("tenantId",tenantId).build();🔐 安全要点：多租户过滤应在服务端强制注入，绝不能让前端传、也不能漏——否则会跨租户泄露数据。
按分类 + 时间
b.and(b.eq("category","公告"),b.gte("year",2025)).build();动态拼接（有就加，没有不加）
FilterExpressionBuilderb=newFilterExpressionBuilder();List<Filter.Expression>parts=newArrayList<>();parts.add(b.eq("tenantId",tenantId).build());if(category!=null)parts.add(b.eq("category",category).build());// 用 and 逐个合并 parts ...5. 过滤 + 相似度的执行关系
similaritySearch: 1) 先按 filterExpression 圈定候选（metadata 命中的行） 2) 在候选里按向量相似度排序，取 topK / 过阈值⚠️ 性能提醒：过滤条件很「窄」（命中极少）时，纯向量索引可能出现召回不足。这在 pgvector 文档
21、22（带过滤检索的召回塌陷、迭代扫描）有系统讲解，生产必读。
6. 让过滤生效的前提：metadata 要灌对
过滤能不能用，取决于灌库时有没有写对应字段（回顾第 09 章）：
// 灌库时写入可过滤字段vectorStore.add(List.of(newDocument(content,Map.of("tenantId","1001","category","售后","year",2026))));🔑 「先想清楚要按什么筛，再决定 metadata 放什么」——过滤能力是灌库阶段就注定的。
7. 常见坑
| 现象 | 原因 |
|---|---|
| 过滤后结果为空 | metadata 里根本没这个字段/值；或类型不符（数字写成字符串） |
| 过滤没生效 | 字段名拼错，或值大小写/类型不匹配 |
| 窄过滤召回很差 | 命中太少 + ANN 索引特性，见 pgvector 21/22 |
| 跨租户看到别人数据 | 服务端没强制注入租户过滤 |
8. 一句话总结
元数据过滤用filterExpression（字符串或 Builder），在相似检索前圈定范围，是多租户、分类、时间等生产场景的基础；能不能过滤取决于灌库时 metadata 写得对不对。
🎉第二阶段完成！你现在掌握了：生成向量、配置 pgvector、写入（含幂等）、相似检索、元数据过滤——RAG 的数据层已经打通。
➡️ 下一阶段（第 12–15 章）进入文档处理 ETL：把真实的 PDF/Markdown 读进来、分块、富化 metadata、批量灌库，让知识库有真正的内容。