向量检索相关算法应用分析

向量检索并没有统一使用余弦相似度计算。虽然余弦相似度确实是目前最流行和通用的方法之一，但在实际应用中，相似度度量方法的选择取决于具体的数据特性、嵌入模型的设计目标以及应用场景的需求。

为了帮助您快速了解主流相似度计算方法的区别和适用场景，我整理了下面的对比表格：

相似度度量方法	核心思想	取值范围	适用场景	关键特点
余弦相似度（Cosine Similarity）	衡量两个向量方向的接近程度，忽略其大小（模长）	[-1, 1]（通常处理非负向量时为[0,1]）	文本检索、语义相似度计算、当向量模长不重要而方向至关重要时	对向量的绝对大小不敏感，只关注方向。在文本领域非常有效，因为文档长度不同但主题可能相似。
内积（Inner Product / Dot Product）	计算两个向量的点积，同时反映方向和长度	(-∞, +∞)	推荐系统、某些特定训练的嵌入模型（如直接优化内积的模型）	结果受向量长度影响。当向量经过L2归一化后，内积等价于余弦相似度。
欧氏距离（Euclidean Distance / L2）	衡量空间中两点间的直线距离	[0, +∞)	图像检索、语音识别、任何需要衡量绝对距离的场景	值越小越相似。对向量每个维度的数值绝对大小敏感。
曼哈顿距离（Manhattan Distance / L1）	衡量两点在网格路径上的总和距离（像城市街区行走）	[0, +∞)	对异常值相对不敏感的场景，某些强调稀疏差异的机器学习任务
汉明距离（Hamming Distance）	计算两个二进制向量中对应位不同的数量	[0, +∞)	图像哈希比对、指纹识别、处理由二值化（Binary Quantization）算法产生的向量	专为二进制数据设计，值越小越相似。

💡 如何选择合适的相似度度量？

选择哪种方法并非随意，而是由以下关键因素决定：

1. 嵌入模型的设计目标：
   您使用的嵌入模型在训练时通常已经指定了优化的相似度度量。例如，用余弦相似度目标训练的模型，检索时也应使用余弦相似度，这样才能达到最佳效果。务必查阅所用模型的文档，确认其推荐的相似度计算方法。

2. 数据本身的特点：

   • 文本数据：由于余弦相似度能有效捕捉语义方向而忽略文档长度差异，因此成为最主流的选择。
   • 图像、语音数据：欧氏距离有时会更有效，因为这些领域更关注特征在空间中的绝对距离。
   • 二值化向量：当向量被量化为0和1以节省存储和计算资源时，必须使用汉明距离。

3. 应用场景的需求：

   • 如果您的场景中向量的长度本身包含重要信息（例如，在推荐系统中，向量模长可能代表物品的流行度），那么内积可能比余弦相似度更合适。
   • 如果需要对检索结果进行绝对差异的衡量，欧氏距离是更直观的选择。

🌐 实际应用中的混合与进阶策略

在实际的工业级系统中，情况往往更复杂：

• 混合查询：许多现代向量数据库支持混合查询，即同时结合向量相似性搜索和基于标签、时间等属性的结构化过滤。例如，查询“寻找2023年发布的、与这张图片最相似的产品”。
• 索引与度量的搭配：不同的近似最近邻索引算法可能会对度量选择有偏好或优化。例如，一些索引结构为内积搜索做了特别优化。

💎 总结

总而言之，余弦相似度因其在文本语义相似度计算上的优异表现而成为最常用和默认的选择之一，但向量检索领域绝非其一家独大。

最核心的原则是：让相似度度量方法与您的嵌入模型训练目标保持一致。在实际操作中，最好的方法是依据您所选用的嵌入模型的官方文档推荐，并结合具体业务场景进行验证测试。