目標先講清楚：
研究Weaviate和Pinecone分享提高搜尋準度的方式

使用情境：

• 旅客問「台北親子兩天一夜、想泡溫泉，有兒童友善設施」
• OP 要找「10/10 CI102 班機異動公告」
• 旅客找「便宜的親子沖繩自由行（含兒童座椅）」

可以怎麼使用以下技巧處理類似的問題？

(A) Weaviate「強化搜尋策略」—重點流程圖

• 向量/模型：選能理解同義與地名語意的 embedding；只向量化「行程介紹/飯店描述」等重要欄位，別把「退改規則」混進來（降噪）。
• 合理切塊：長文以「每天一段」或 100–150 詞作為起點，有利於抓到關鍵段落。
• BM25（或稀疏）：對航班號/日期/價格等「一定要精確匹配」很關鍵。Weaviate 以 BM25F 關鍵字搜尋，支援與向量結果做分數融合。
• Hybrid 融合：向量找語意相近、BM25抓硬條件，透過加權或融合演算法合併。
• Re-ranker：在「初步 50 筆」上用較慢但較準的跨編碼器重排，避免把「溫泉餐廳」排到「溫泉飯店」前。

兩個超短示例

1. 「台北親子兩天一夜、溫泉、兒童友善」

   • 沒做最佳化：回來一堆親子餐廳或博物館
   • 做了：前幾名就是「北投 × 親子 × 溫泉 × 兩天一夜」的飯店或行程（段落直接講兒童設施與泡湯時段）
     關鍵做法：挑對 embedding、限定向量欄位、100–150 詞切塊 + re-rank。

2. 「10/10 CI102 班機異動公告」

   • 沒調 tokenizer/欄位：CI102 被切壞或被長文淹沒
   • 有調整：標題/結構欄位 boost（BM25F）→ 第一筆就是正確公告。

(B) Pinecone 論文（ICML 2025）「slab 內建過濾＋相似度」

核心差異

傳統做法＝先全館用條件篩一張清單，再比相似度

像你要找「價格 ≤ 200、分類是玩具、而且跟『積木』很像」的商品。

1. 先在整個賣場用條件（metadata）篩出「符合條件的商品清單」。
2. 再在這張清單裡，用「相似度」去找最像『積木』的。

特色：兩段分開做。過濾是一件事；相似度又是另一件事，彼此比較「各做各的」。

論文做法＝把賣場分成很多小抽屜（slab），每個抽屜裡同時會過濾＋比相似度

把大賣場切成很多不重疊的小區（slab），每個小區都內建兩個工具：

• 「過濾小幫手」：會把符合條件的商品先標記成名單（用位圖存，超省）
• 「相似度小幫手」：只在這份名單裡面比相似度

查詢來時會這樣跑：

1. 把條件同時丟到每個 slab，各自先標出「符合條件的商品名單」。
2. 每個 slab 只在自己的名單裡跑相似度搜尋（不看其它不符合的）。
3. 把所有 slab 的前幾名合併，挑出總冠軍。

特色：過濾和相似度在同一個抽屜裡「黏在一起」跑，而且是「先標名單，再比相似度」，省很多力氣。

接下來要做什麼

分享向量資料庫，有時效性資料的處理方式

參考資源

1.Accurate and Efficient Metadata Filtering in Pinecone’s Serverless Vector Database
2.Strategies to improve search results