SQLite-Vec中的向量相似度评分与结果过滤技术解析

在向量数据库应用中，相似度评分和结果过滤是两个关键技术点。本文将以SQLite-Vec项目为例，深入探讨如何实现软最大(softmax)相似度评分以及处理无关结果过滤的问题。

向量相似度评分机制

SQLite-Vec默认提供三种距离度量方式：

• L1距离（曼哈顿距离）
• L2距离（欧几里得距离）
• 余弦相似度

在创建表时可以通过distance_metric参数指定：

CREATE VIRTUAL TABLE vec_items USING vec0(
  embedding float[1024] distance_metric=cosine
);

对于需要将距离转换为0-1范围且总和为1的软最大评分，可以通过SQL窗口函数实现：

WITH knn AS (
  SELECT rowid, distance
  FROM vec_items
  WHERE embedding MATCH '[0.5,0.5,0.5,0.5]'
  AND k = 6
)
SELECT 
  *,
  EXP(-distance) / SUM(EXP(-distance)) OVER () AS softmax_score
FROM knn;

这种转换利用了指数函数的特性，将距离值映射为概率分布，使得最相似的结果得分接近1，不相关的结果得分接近0。

结果过滤的挑战与解决方案

向量搜索的一个固有局限是KNN算法总会返回K个结果，即使它们完全不相关。这在实际应用中会带来两个问题：

1. 无法自动识别并过滤无关结果
2. 距离阈值难以统一设定（同一阈值对不同查询含义不同）

针对这些问题，业界常见的解决方案包括：

混合搜索策略

结合传统全文搜索和向量搜索的优势，先通过关键词过滤掉明显不相关的内容，再进行向量相似度计算。这种方法特别适合文本数据。

后处理过滤技术

1. 二次分类器过滤：对向量搜索结果再次进行分类，筛除低置信度的结果
2. 动态阈值设定：根据查询特征和结果分布自动调整接受阈值
3. 重排序机制：使用更复杂的模型对初步结果进行重新排序

多模态增强

对于图像搜索等场景，可以结合：

• OCR文本识别
• 对象检测
• 场景分类 等多种技术综合判断结果相关性。

实际应用建议

1. 对于简单应用，可以先采用软最大评分，然后设定一个经验阈值（如0.2）过滤低分结果
2. 对于专业场景，建议实现混合搜索或引入重排序模型
3. 持续收集用户反馈数据，优化过滤策略

SQLite-Vec作为轻量级向量数据库，虽然不直接提供高级过滤功能，但通过合理的SQL查询设计和后处理，完全可以满足大多数场景的需求。理解这些底层原理有助于开发者更好地利用向量搜索技术构建智能应用。