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嘿，Gianlucq!很高兴看到你回来。😄我正在处理你的问题，很快就会回来给你一些答案。耐心等待！🚀

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根据您提供的信息，似乎您正在尝试在查询中使用LlamaIndex的过滤器。然而，当前FaissVectorStore在LlamaIndex中的实现并不支持元数据过滤器。这可以从FaissVectorStore类中的query方法中看出，如果query.filters不是None,它会引发ValueError。以下是相关的代码片段：

def query(
    self,
    query: VectorStoreQuery,
    **kwargs: Any,
) -> VectorStoreQueryResult:
    """Query index for top k most similar nodes.

Args:
query_embedding (List[float]): query embedding
similarity_top_k (int): top k most similar nodes

"""
    if query.filters is not None:
        raise ValueError("Metadata filters not implemented for Faiss yet.")

这意味着，如果您尝试在查询中使用过滤器，它将无法按预期工作并引发错误。
关于可过滤的元数据(作者、主题和导演)始终为空的问题，可能是因为FaissVectorStore没有存储任何文本或元数据。这可以通过stores_text属性设置为False以及add方法中的注解来指示：

class FaissVectorStore(BasePydanticVectorStore):
    """Faiss Vector Store.

Embeddings are stored within a Faiss index.

During query time, the index uses Faiss to query for the top
k embeddings, and returns the corresponding indices.

Args:
faiss_index (faiss.Index): Faiss index instance

"""

    stores_text: bool = False

def add(
    self,
    nodes: List[BaseNode],
    **add_kwargs: Any,
) -> List[str]:
    """Add nodes to index.

NOTE: in the Faiss vector store, we do not store text in Faiss.

Args:
nodes: List[BaseNode]: list of nodes with embeddings

"""

这意味着与节点相关联的任何文本或元数据都没有存储在Faiss索引中，因此无法检索。
您可以在llama_index/vector_stores/faiss.py文件中找到这些详细信息。
至于AI搜索索引，LlamaIndex通过OpenAIEmbedding类支持它。此类使用OpenAI的API为文本数据生成嵌入。这些嵌入可用于各种任务，包括文本搜索。您可以在llama_index/embeddings/openai.py文件中找到有关此的更多详细信息。
我希望这能帮助您解决遇到的问题。如果您有任何其他问题或需要进一步澄清，请随时提问。

参考资料

• llama_index/vector_stores/faiss.py
• llama_index/embeddings/openai.py

此响应旨在节省您的时间并提供帮助。它不是精确的解决方案,而是您自己研究的起点。
请帮助我变得更有用！如果这有帮助请留下一个👍，如果无关请留下一个👎。
如果您想继续对话，请以@dosu-bot开始回复。

我正在尝试复制您文档中提供的关于将AI Search用作向量索引存储的示例。我没有使用FaissVectorStore!!!
以下是链接的引用：https://docs.llamaindex.ai/en/stable/examples/vector_stores/CognitiveSearchIndexDemo.html
但是它不起作用！
如何解决这个问题？

有人能帮我制作一个带有认知搜索的llama-index示例吗？谢谢。

我无法访问Azure来测试这个。但我知道Azure团队正在努力更新这个集成，希望很快能实现 :)

你好，@Gianlucq

我正在帮助LlamaIndex团队管理他们的待办事项，并将此问题标记为过时。看起来你在使用AI搜索和llama-index构建和查询数据时遇到了问题，特别是在对向量进行查询时，注意到可过滤的元数据字段总是为空。我已经提供了详细的回复，解释了当前实现的局限性，另一个用户logan-markewich提到Azure团队正在更新集成。

请问这个问题是否仍然与LlamaIndex仓库的最新版本相关？如果是，请通过评论告知LlamaIndex团队。否则，请随意关闭该问题，或者它将在7天后自动关闭。

感谢您的理解和合作。如果您有任何进一步的问题或需要协助，请随时联系。

你好！我确认这个问题仍然与LlamaIndex存储库的最新版本相关。作为解决方法，我从原始版本创建了一个自定义类，并更改了特定方法以启用使用标志使字段可过滤或不可过滤的功能！

问候
通过iOS发送的Outlook< https://aka.ms/o0ukef >...