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你当前使用set_filters函数处理Pinecone Retriever中查询时间元数据过滤的方法确实是一种标准且高效的方法。这使得你可以为每个查询动态设置不同的过滤器。
文档没有提到filters属性用于QueryBundle,也没有迹象表明这样的属性是必要的。目前使用MetadataFilters和set_filters的方法似乎是最佳方法。
以下是设置和使用元数据过滤器的示例：

from llama_index.core.vector_stores import (
    MetadataFilter,
    MetadataFilters,
    FilterOperator,
    FilterCondition,
)

# Example of setting up a single filter
filters = MetadataFilters(
    filters=[
        MetadataFilter(
            key="theme", operator=FilterOperator.EQ, value="Fiction"
        ),
    ]
)

# Example of setting up multiple filters with AND condition
filters = MetadataFilters(
    filters=[
        MetadataFilter(key="theme", value="Fiction"),
        MetadataFilter(key="year", value=1997, operator=FilterOperator.GT),
    ],
    condition=FilterCondition.AND,
)

# Example of setting up multiple filters with OR condition
filters = MetadataFilters(
    filters=[
        MetadataFilter(key="theme", value="Fiction"),
        MetadataFilter(key="year", value=1997, operator=FilterOperator.GT),
    ],
    condition=FilterCondition.OR,
)

# Using the filters with the retriever
retriever = index.as_retriever(filters=filters)
retriever.retrieve("Harry Potter?")

此外，你还可以使用特定于Pinecone的关键字参数：

retriever = index.as_retriever(
    vector_store_kwargs={"filter": {"theme": "Mafia"}}
)
retriever.retrieve("What is inception about?")

PineconeVectorStore类支持使用_to_pinecone_filter函数将标准元数据过滤器转换为Pinecone特定的过滤字典，确保在查询时间期间兼容性和效率(1(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/docs/examples/vector_stores/pinecone_metadata_filter.ipynb)2(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/docs/examples/vector_stores/pinecone_auto_retriever.ipynb)3(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/docs/examples/vector_stores/Qdrant_metadata_filter.ipynb)4(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-integrations/vector_stores/llama-index-vector-stores-pinecone/llama_index/vector_stores/pinecone/base.py)5(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-legacy/llama_index/legacy/vector_stores/pinecone.py))。
你的实现是正确的，不需要在QueryBundle中添加filters属性。

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