你是否也有这样的困扰？
问大模型一个很具体的问题：“请告诉我A软件的安装方法。”
结果它却信誓旦旦地告诉了你B软件的安装步骤。
在这个过程中，你可能已经花了大量时间解析和清洗上千份文档，接入RAG，但结果仍然不理想。
为什么会这样？
其中一个很重要的原因是，我们花了很多时间构建知识库，却忽略了一个看似不起眼的部分 —— 元数据。
简单来说，元数据就是“描述数据的数据”。比如：
- 文档的元数据：作者、标题、文档类型、创建时间、用户权限等级、...
- 数据的元数据：字段描述、数据来源、更新时间、用户权限等级、...
举个例子：
图书馆中，你找一本书，不只靠书名，还会看作者、出版社、甚至自己的借阅权限。
元数据，正是这些“额外信息”的载体。
同样逻辑也适用于RAG —— 文档多了，就需要元数据来定位、过滤、聚焦内容。
回顾一下RAG，
全称Retrieval-Augmented Generation，中文“检索增强生成”。
先从知识库中检索与问题相关的内容 把检索结果作为上下文提供给大模型生成答案
在文档比较少的时候，效果看上去还不错。
但随着你积累的文档越来越多，尤其是类似内容的文档（如多个软件的安装手册）混在一起时，问题来了：
文件积累越多，RAG效果越差。
比如“A产品”和“B产品”的安装说明内容相近，RAG就可能命中错误的文档。
问题根源在于：文档的段落内容未明确指出其归属对象 。
以上，就需要给文档添加元数据。
- 给《A软件安装指南》打上“软件名称:A”
- 所有段落继承这个元数据字段
检索时，只需加一个条件："软件名称=A"，就能直接过滤掉B软件的内容。
接下来，在用户问问题时，引导他选元数据标签，就像聊天软件中@人一样，快速锁定文档范围，例如：“@软件名称:A 请问如何安装？”
不可避免的，用户有时候也会选择多个元数据。
比如，用户问：
“帮我对比产品A和产品B的宣传文档中，产品优势部分的内容。”
然后，选择了这些元数据：
- 产品名：A
- 产品名：B
- 文档类型：产品宣传
你可能自然想到“用AND连接这些条件”，而结果是什么文档都没命中。
因为没有任何一篇文档同时具备“产品A”、“产品B”、“产品宣传”这三项元数据。
更好的方式，是将这些元数据拆成两个组合：
[["产品名:A","文档类型:产品宣传"],["产品名:B","文档类型:产品宣传"]]
这就是所谓的“有效元数据组合”。
比如可以这样约定组合策略：
1.每组内的元数据维度不能重复（不能两个产品名放在一组）
2.每组必须覆盖用户问题中明确提到的所有维度
组合策略构建代码示例：
import itertoolsfrom collections import defaultdictdef calculate_tag_combinations(tags):# 1. 解析标签并按类型分组tag_groups = defaultdict(list)for tag in tags:tag = "".join(tag.split())tag = tag.replace("：",":")# 确保标签格式正确if ":" in tag:tag_type, _ = tag.split(":", 1)tag_groups[tag_type].append(tag)# 2. 检查是否有足够的标签类型if not tag_groups:return []# 3. 生成所有可能的组合# 使用itertools.product来高效生成笛卡尔积tag_types = list(tag_groups.keys())tag_values_by_type = [tag_groups[tag_type] for tag_type in tag_types]combinations = list(itertools.product(*tag_values_by_type))# 转换为列表格式return [str(list(combo)) for combo in combinations]
如果遇到更复杂一些的用户问题，比如：
“请对比产品A的技术规范和产品B的宣传文档。”
然后，用户选择了元数据：产品名：A 、产品名：B 、文档类型：产品宣传 、文档类型：技术规范
上面规则会给你四个组合，其中两个是没用的，那么建议通过大模型来提取有效组合。
[ ["产品名:A","文档类型:技术规范"], ["产品名:B","文档类型:产品宣传"]]
提示词示例
System promptRole元数据组合提取助手Goal根据用户输入的问题和元数据列表，分析匹配的元数据组合的二维列表。Constraint元数据组合必须完全来自用户提供的元数据列表，不能添加或修改原有元数据项。每个组合必须包含用户问题中明确提到的所有相关元数据维度（如产品名、文档类型等）。组合数量应与问题中需要对比或查询的实体数量一致（如对比两个产品需生成两个组合）。Workflow读取并理解用户提供的元数据列表分析用户输入的问题，识别关键实体和需求提取问题中明确提到的元数据关键词将问题中的关键词与元数据列表进行匹配确定需要组合的元数据维度（单维度或多维度）根据问题需求构建元数据组合检查组合是否完整覆盖问题需求验证组合是否与元数据列表完全匹配输出最终匹配的元数据组合确保输出格式符合示例要求Example示例1：用户选择的元数据列表["产品名: X","产品名: Y","文档类型: 用户手册","文档类型: 快速指南"]用户输入的问题请比较产品X的用户手册和产品Y的快速指南的内容差异。匹配的元数据组合[ ["产品名:X","文档类型:用户手册"], ["产品名:Y","文档类型:快速指南"]]示例2：用户选择的元数据列表["地区: 华东","地区: 华南","报告类型: 销售分析"]用户输入的问题请分析华东和华南地区的销售分析报告。匹配的元数据组合[ ["地区:华东","报告类型:销售分析"], ["地区:华南","报告类型:销售分析"]]## 特别强调输入[[""]]的二维列表的JSON格式。不要输出其它任何解释说明内容。User prompt**用户选择的元数据列表**{{metadatas}}**用户输入的问题**{{query}}以上，你已经基本理解了如何利用元数据提升RAG效果。
这里还有一些补充的小建议，有助于你更好的维护和使用元数据。
元数据的管理建议
- 字段名与字段值分开管理
建议将元数据的字段名和字段值分开管理，确保所有字段名全局唯一。相同的字段名可以对应多个字段值。具体而言，字段名可在文件库层面统一维护，而各文件的具体字段值则在文件层面进行维护。 - 区分内置与自定义元数据
内置元数据：在文件上传时自动提取或标注，不允许删除和修改，包括：文件名、文件类型（.docx、.jpg、.mp4等）、上传者、上传时间、更新时间、文件来源、文件大小、字数等信息。 自定义元数据：支持文件上传后按需添加和修改，例如：内容摘要、文件类别（合同、报表、手册等）、适用行业、适用区域、适用期限、归属对象等。
元数据的使用建议
除了让大模型自动提取有效元数据组合，还可以为用户提供自定义元数据逻辑关系（如AND/OR）的能力。
当用户选择了两个及以上的元数据后，建议系统自动提示设置 AND/OR 逻辑，并组合成有效的元数据检索条件。例如：
(产品名:A AND 文档类型:技术规范) OR (产品名:B AND 文档类型:产品宣传)
可以参考dify的交互
对于存在 OR 关系的多个元数据组合，推荐分别独立检索每个组合，然后在各自检索结果范围内各自执行 RAG，而不是在所有组合的并集范围内统一执行。
这样可以避免部分元数据组合因综合得分较低而被遗漏，从而提升检索的准确性和内容覆盖度。
以上，如果用户输入：“请对比产品A的技术规范与产品B的宣传文档中，技术规格部分的内容。”
并选择了元数据：“产品名:A、产品名:B、文档类型:技术规范、文档类型:产品宣传”
则元数据的RAG流程示例：
用户输入问题+选定元数据
LLM解析，生成有效元数据组合
提炼检索知识点“技术规格”
每组单独检索文档范围，并对文本段进行知识点语义向量检索
聚合所有结果文本段、去重合并、重排序
作为上下文提供给大模型生成最终答案
你的RAG可能比这个复杂，但是加入元数据的逻辑是一样的。
写在最后
元数据不仅是描述信息，更是大模型时代知识治理的基石。
越来越多的团队正在加速知识库的建设，但忽略了元数据的重要性。
也许你已经花了几个月构建文档，但一次简单的“属性标注”，却能让你的RAG真正聪明起来。
下次遇到大模型“答非所问”，别急着怼模型，或许是元数据，还没准备好。
从今天起，遇到RAG的问题，不妨先问一句：“元数据创建了吗？”
