С помощью этого руководства вы научитесь создавать базу знаний из JSON-файлов с использованием пользовательских метаданных и фильтровать с помощью них чанки в поисковых запросах. Фильтрация выполняется в Search API. Принцип работы фильтрации:
при выполнении поискового запроса отбираются все чанки, удовлетворяющие условию фильтрации;
среди этих чанков ищутся наиболее релевантные вашему запросу;
в ответе приводится список чанков от наиболее релевантного.
Таким образом, фильтрация позволяет исключить из поиска все чанки, кроме нужных.
В руководстве используется файл catalog-extended.json. Это каталог с информацией о нескольких продуктах из магазина техники, которые относятся к различным категориям. Категории продуктов будут добавлены в метаданные для дальнейшей фильтрации получившихся чанков.
Вы будете использовать следующие сервисы:
Managed RAG для создания и управления базами знаний.
Object Storage — объектное S3-хранилище с бесплатным хранением файлов объемом до 15 ГБ.
Foundation Models — сервис для доступа к API популярных фундаментальных моделей машинного обучения с открытым исходным кодом.
Шаги:
Убедитесь, что у вас есть доступ к Foundation Models и Object Storage.
Скачайте файл catalog-extended.json для использования в базе знаний.
Добавьте источник для базы знаний в Evolution Object Storage:
Создайте папку rag-metadata-json-kb в бакете и загрузите в нее файл catalog-extended.json, скачанный ранее.
Перейдите в AI Factory → Managed RAG.
Нажмите Создать базу знаний.
В поле Название введите metadata-json-files-kb.
Активируйте опцию Создать первую версию.
В поле Название версии введите metadata-json-files-version-1.
В блоке Источники из S3 нажмите Выбрать и выберите папку rag-metadata-json-kb с файлом catalog-extended.json.
В поле Расширения документов выберите расширение json.
Активируйте опцию Вручную настроить обработку данных и модель.
Нажмите Продолжить.
Настройте JSON-экстрактор:
Скопируйте JQ-схему и проверьте ее корректность с помощью сайта https://play.jqlang.org:
.products[]
В поле Ключ JSON-объекта введите:
.name + ": " + .description
Включите опцию Ключ объекта доступен для парсинга. Это необходимо для корректного извлечения данных из файла.
В блоке Формат результата парсера выберите опцию Текст, чтобы парсер корректно извлек содержимое в чанки.
В поле JQ-схема для метаданных введите:
{product_id: .id, product_name: .name, category: .category}
JQ-схема применяется к данным, полученным на шаге a.
Выберите Тип сплиттера — Рекурсивный символьный сплиттер.
Нажмите Продолжить.
Выберите модель Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B.
Нажмите Создать.
Дождитесь, пока база знаний и ее версия перейдет в статус «Активна».
В примере рассмотрена фильтрация по категории товаров «Бытовая техника». Вы можете также создавать собственные фильтры по метаданным, например по другой категории или идентификаторам продуктов.
Аутентифицируйтесь в API Managed RAG.
Отправьте запрос search:
curl --location 'https://<knowledgebase_id>.managed-rag.inference.cloud.ru/api/v2/retrieve' \--header 'Content-Type: application/json' \--data '{"knowledge_base_version": "<knowledgebase_version_id>","query": "<query>","retrieval_configuration": {"number_of_results": 3,"retrieval_type": "SEMANTIC","filter": {"metadata": {"equals": {"key": "category","value": "Бытовая техника"}}}}}'
Где:
<knowledgebase_id> — идентификатор базы знаний;
<knowledgebase_version_id> — идентификатор версии базы знаний;
<query> — пользовательский запрос;
filter — объект с условиями фильтрации.
Пример ответа:
{"results": [{"id": "facafb58-e484-4229-b0df-********","content": "Холодильник: Холодильник с функцией «No frost».","metadata": {"category": "Бытовая техника","datasource_type": "S3","filename": "catalog-extended.json","filetype": "text/json","ingestion_job_id": "01a03360-8357-7ed2-a612-********","knowledgebase_id": "388bd855-2fbd-4be2-aa60-********","knowledgebase_version_id": "04c0f9de-6049-42b4-aa95-********","parent_id": "6d73b5a1-6f3d-4f63-ad25-********","position": 0,"product_id": "P4","product_name": "Холодильник","project_id": "1bb0ab58-ab19-45b9-bbc9-********","s3_bucket": "rag-test-bucket","s3_object_key": "metadata-search-json/catalog-extended.json","seq_num": 4,"size_in_tokens": 17,"source": "/tmp/metadata-search-json/catalog-extended.json","source_path": "metadata-search-json/catalog-extended.json","source_type": "s3"},"created_at": "2026-08-24T10:46:17.709164Z","score": 0.9999021},{"id": "08d447ff-41ad-45b0-a1e3-b810fe6e0531","content": "Миксер: Миксер с тремя режимами работы.","metadata": {"category": "Бытовая техника","datasource_type": "S3","filename": "catalog-extended.json","filetype": "text/json","ingestion_job_id": "01a03360-8357-7ed2-a612-********","knowledgebase_id": "388bd855-2fbd-4be2-aa60-********","knowledgebase_version_id": "04c0f9de-6049-42b4-aa95-********","parent_id": "874f8157-1bbd-4d57-8d91-********","position": 0,"product_id": "P3","product_name": "Миксер","project_id": "1bb0ab58-ab19-45b9-bbc9-********","s3_bucket": "rag-test-bucke","s3_object_key": "metadata-search-json/catalog-extended.json","seq_num": 3,"size_in_tokens": 16,"source": "/tmp/metadata-search-json/catalog-extended.json","source_path": "metadata-search-json/catalog-extended.json","source_type": "s3"},"created_at": "2026-08-24T10:46:17.709164Z","score": 0.29431772}]}
Вы научились:
создавать базу знаний Managed RAG из JSON-файлов с пользовательскими метаданными;
фильтровать чанки по их метаданным.