Semantic Kernel 项目中向量存储距离函数的正确使用

在开发基于向量搜索的应用程序时，理解不同向量存储后端对距离函数的支持情况至关重要。本文将深入探讨 Microsoft Semantic Kernel 项目中向量存储连接器的距离函数使用问题，特别是与 Qdrant 向量数据库的兼容性问题。

距离函数与相似度函数的基本概念

在向量搜索领域，距离函数和相似度函数是衡量两个向量之间关系的两种基本方式：

• 距离函数：衡量向量之间的差异程度，值越小表示越相似
• 相似度函数：衡量向量之间的相似程度，值越大表示越相似

常见的余弦距离(Cosine Distance)和余弦相似度(Cosine Similarity)实际上是同一概念的不同表达方式。余弦距离通常定义为 1 减去余弦相似度，因此两者可以相互转换。

Qdrant 的特殊实现

Qdrant 向量数据库在内部使用余弦距离进行计算，但在返回结果时却提供余弦相似度分数。这种设计决策在实际应用中很常见，因为：

1. 开发人员通常更习惯处理相似度分数(值越大越好)
2. 与大多数机器学习模型的输出习惯保持一致
3. 更直观地表示相关性(高分=高相关)

Semantic Kernel 中的向量属性注解

在 Semantic Kernel 项目中，开发者通过 VectorStoreRecordVector 属性注解来指定向量字段的距离函数类型。例如：

[VectorStoreRecordVector(DistanceFunction = DistanceFunction.CosineDistance)]

然而，这种设计存在以下可改进之处：

1. 属性名称 VectorStoreRecordVector 和枚举 DistanceFunction 更侧重于"计算方式"而非"结果表示"
2. 文档说明不够清晰，容易导致开发者误解
3. 不同向量存储后端支持的距离函数存在差异

最佳实践建议

基于对问题的分析，我们提出以下建议：

1. 统一命名规范：考虑将属性更名为 SearchScore，枚举改为 ScoreFunction，以更准确地反映其用途

2. 明确文档说明：在文档中清晰说明：

   • 该属性控制的是返回结果的表示形式
   • 不同后端支持的具体函数类型
   • 常见用例的推荐配置

3. 错误处理优化：当使用后端不支持的函数类型时，提供更友好的错误信息，包括：

   • 当前后端支持的函数列表
   • 可能的替代方案
   • 相关文档链接

实际开发中的注意事项

开发者在集成 Qdrant 时应注意：

1. 使用 DistanceFunction.CosineSimilarity 而非 CosineDistance
2. 了解不同向量存储后端的特性差异
3. 测试阶段验证返回分数的范围和意义
4. 考虑在应用层进行必要的分数转换(如需统一不同后端的分数表示)

总结

Semantic Kernel 项目为向量搜索提供了统一的编程接口，但开发者仍需了解底层存储后端的特性差异。通过正确理解距离函数与相似度函数的关系，以及各后端的具体实现方式，可以构建出更健壮、高效的向量搜索应用。

随着项目的演进，我们期待看到更清晰的API设计和更完善的文档说明，以降低开发者的学习成本，提升开发体验。