全新升级：元数据标签赋能知识库，RAG 检索效能飞跃

悦数 Graph RAG 核心亮点为基于元数据的智能过滤功能。通过自定义属性标签，用户可对知识库内容进行精细化分类与检索，显著提升数据调用效率与结果相关性。 传统模式下，海量数据检索常面临信息过载、权限模糊等问题，而元数据的引入如同为数据构建“智能索引”，既能定向筛选目标内容，又能实现权限分级管控，助力用户在复杂场景中快速锁定高价值信息。对于依赖 RAG（检索增强生成）技术的应用而言，元数据更成为平衡效率与安全的关键工具。

一、元数据：数据的“身份档案”

元数据是描述数据属性的结构化信息，为核心内容提供分类依据与上下文支持。 例如，文档的创建者、版本号、部门归属等标签均属于元数据范畴。通过这类标签，系统可快速识别内容特征，实现多维度条件检索。例如，在搜索“2023年度财报”时，结合“财务部”和“审批通过”的元数据标签，可精准过滤非相关文档，直接呈现目标结果。

二、元数据过滤：RAG 应用的效能加速器

在 RAG 场景中，元数据过滤从效率、安全与性能三方面实现突破：

精准检索：通过标签组合缩小搜索范围，减少冗余结果干扰；

权限管控：基于敏感度标签（如隐私级别）动态控制数据可见性， 保障信息安全；

资源优化：限定查询范围以降低系统负载，提升响应速度。

以企业文档管理为例，管理员可通过“部门”“版本”“上传者”等元数据字段，灵活配置不同团队的数据访问权限。例如，仅允许管理层查看“战略规划”标签的文档，或限制普通员工检索历史版本内容。

三、实践指南：两步解锁元数据价值

为文档附加元数据标签

系统默认生成基础元数据（如文件名、上传时间），同时支持用户自定义字段。例如，添加“项目阶段”“所属部门”等标签，或批量编辑现有文档属性。标签的丰富性直接影响后续检索的灵活性与精确度。

配置智能过滤规则

在 Chatbot 或工作流的“上下文配置”模块中，用户可选择自动或手动模式： 自动模式：系统解析用户查询语义，动态匹配元数据条件； 手动模式：自定义字段类型（文本、数值、日期）及逻辑关系（AND/OR），例如限定“隐私等级≥3”且“上传时间在半年内”。

四、三类元数据：场景化应用解析

1.文本型标签：强化语义关联 通过“部门”“项目名称”等字段，区分内容归属。例如，销售团队检索“客户反馈”时，优先展示“销售部”标签的文档。 2.值型标签：动态权限控制 设定“隐私等级”“访问积分”等数值阈值，限制低权限用户查看敏感内容，确保合规性。 3.时间型标签：版本与时效管理 标记“更新时间”“生效周期”，优先推送最新版本，或按时间段归档历史数据，避免版本混淆。