PricingLoginStart free
LangChain / RAG / Vector DBs · Ders

Belge Üst Verilerini İşleme ve Filtreleme

RAG pipeline'ınızın almayı doğru kaynaklarla sınırlayabilmesi için belge üst verilerini eklemeyi, zenginleştirmeyi ve filtrelemeyi öğrenin.

4. ders / 413 adım

Belge Üst Verilerini İşleme ve Filtreleme, CoddyKit'te ücretsiz bir LangChain / RAG / Vector DBs dersidir. Bu, 4 dersinin 4. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, LangChain / RAG / Vector DBs öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. LangChain / RAG / Vector DBs kursu toplamda 4 dersten oluşur.

Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.

Why Metadata Matters

Every document chunk in LangChain carries a page_content string and a metadata dictionary. While the content feeds the embedding model, metadata drives filtering, attribution, and traceability.

  • Source file or URL
  • Page number or section
  • Author, date, language

The Document Object

A LangChain Document is a lightweight container. You can construct one directly and pass any JSON-serializable values in metadata.

from langchain_core.documents import Document

doc = Document(
    page_content="Annual revenue grew 12%.",
    metadata={"source": "report.pdf", "page": 4, "year": 2025}
)
print(doc.metadata["source"])

Automatic Metadata from Loaders

Most loaders inject metadata for free. A PyPDFLoader adds source and page, while a WebBaseLoader adds the URL and page title.

from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader

loader = PyPDFLoader("handbook.pdf")
pages = loader.load()
print(pages[0].metadata)
# {"source": "handbook.pdf", "page": 0}

Enriching Metadata After Load

You often need to add fields the loader does not know about, like a category or tenant id. Iterate and mutate the dictionary.

for d in pages:
    d.metadata["department"] = "finance"
    d.metadata["sensitive"] = False
print(pages[0].metadata["department"])

Metadata Survives Splitting

When you split documents, the splitter copies the parent metadata onto each child chunk. This means filters set before splitting still apply afterward.

from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=200)
chunks = splitter.split_documents(pages)
print(chunks[0].metadata["source"])

Filtering at Retrieval Time

Vector stores accept a filter argument so you only search the relevant slice. This is faster and reduces irrelevant matches.

results = vectorstore.similarity_search(
    "vacation policy",
    k=3,
    filter={"department": "hr"}
)

Self-Query Retrieval

A SelfQueryRetriever lets the LLM translate a natural-language query into both a semantic search and a metadata filter automatically.

You describe the metadata schema once, and the model decides when to filter.

Cleaning Noisy Metadata

Loaders sometimes produce verbose or nested metadata that vector stores reject. Flatten or whitelist the keys you need.

def clean(d):
    keep = {"source", "page", "department"}
    d.metadata = {k: v for k, v in d.metadata.items() if k in keep}
    return d

cleaned = [clean(d) for d in chunks]

Metadata for Citations

Storing the source and page lets you cite where an answer came from. After retrieval, format the metadata into a human-readable reference.

for r in results:
    src = r.metadata["source"]
    pg = r.metadata.get("page", "?")
    print(f"[{src} p.{pg}]")

Type Constraints

Many vector databases only allow scalar metadata values: strings, numbers, and booleans. Lists or dicts must be serialized to JSON strings or removed.

  • Good: {"page": 4}
  • Reject: {"tags": ["a","b"]}

A Practical Filter Pipeline

Combine enrichment, cleaning, and filtered search into one flow so every query is scoped to the correct subset of your corpus.

docs = PyPDFLoader("policy.pdf").load()
for d in docs:
    d.metadata["region"] = "EU"
chunks = splitter.split_documents(docs)
# index chunks, then:
vectorstore.similarity_search("data retention", filter={"region": "EU"})

Quick Check

Test your understanding of metadata handling.

İnteraktif derste cevapla

Recap

You learned to work with document metadata:

  • Loaders auto-add fields like source and page
  • Enrich and clean metadata for filtering and citations
  • Metadata propagates through splitting
  • Use filter or a self-query retriever to scope searches
Başlamak ücretsiz

Yapay zeka eğitmeniyle LangChain / RAG / Vector DBs öğren — ücretsiz

Tarayıcında gerçek kod yaz ve çalıştır, 7/24 yapay zeka eğitmeninden anında yardım al; web'de ya da uygulamada kaldığın yerden devam et.

Kurslar
12
Dersler
48
Ücretsiz öğrenmeye başlaTüm kursu görüntüle

Sıkça Sorulan Sorular

“Belge Üst Verilerini İşleme ve Filtreleme” dersi ücretsiz mi?

Evet — “Belge Üst Verilerini İşleme ve Filtreleme” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve LangChain / RAG / Vector DBs kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. LangChain / RAG / Vector DBs kursu toplamda 4 dersten oluşur.

“Belge Üst Verilerini İşleme ve Filtreleme” dersinde ne öğreneceğim?

RAG pipeline'ınızın almayı doğru kaynaklarla sınırlayabilmesi için belge üst verilerini eklemeyi, zenginleştirmeyi ve filtrelemeyi öğrenin. LangChain / RAG / Vector DBs ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.

LangChain / RAG / Vector DBs öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?

Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te LangChain / RAG / Vector DBs, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 4. dersidir.

“Belge Üst Verilerini İşleme ve Filtreleme” dersi ne kadar sürer?

Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.

Bu LangChain / RAG / Vector DBs dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?

Evet. Her LangChain / RAG / Vector DBs dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.

Bu kursun tüm dersleri

  1. Çeşitli Belge Türlerini Yükleme
  2. Metin Bölme Stratejilerini Anlama
  3. Belge Bölmeyi Özelleştirme
  4. Belge Üst Verilerini İşleme ve Filtreleme
← LangChain / RAG / Vector DBs Sayfasına Dön