LangChainGo项目中PgVector相似度搜索阈值问题的技术解析

背景概述

在LangChainGo项目中使用PgVector进行向量相似度搜索时，开发者发现当设置scoreThreshold参数为0.8时，系统未能返回任何文档，而实际上存在多个相似度得分超过该阈值的匹配项。这一问题揭示了向量搜索实现中的关键设计缺陷。

核心问题分析

问题的根源在于距离计算策略与相似度阈值的处理逻辑存在矛盾。PgVector原生使用余弦距离(<=>操作符)进行计算，而当前实现错误地将阈值直接应用于距离值而非相似度转换。

具体表现为：

1. 代码中使用了1-scoreThreshold作为过滤条件
2. 但未正确处理PgVector返回的距离值与相似度之间的转换关系
3. 导致有效结果被错误过滤

技术原理详解

在向量搜索领域，需要明确三个关键概念：

1. 余弦距离：范围在[0,2]之间，值越小表示越相似
2. 余弦相似度：范围在[-1,1]之间，值越大表示越相似
3. 转换关系：相似度 = 1 - 距离

PgVector原生实现中：

• 使用<=>操作符计算余弦距离
• 相似度需要显式转换为1 - (向量 <=> 查询向量)

解决方案建议

正确的实现应该：

1. 在SQL查询中显式转换距离为相似度
2. 直接使用相似度阈值进行过滤
3. 保持排序基于距离但过滤基于相似度

示例修正方案：

SELECT document, 1 - (embedding <=> 查询向量) AS similarity 
FROM table 
WHERE (1 - (embedding <=> 查询向量)) > 阈值
ORDER BY embedding <=> 查询向量

最佳实践建议

对于生产环境中的向量搜索实现，建议：

1. 直接使用原生SQL函数封装搜索逻辑
2. 明确定义返回的相似度计算方式
3. 考虑实现自定义的向量搜索组件而非完全依赖框架
4. 针对不同距离指标(欧式、内积等)实现对应的转换逻辑

总结

这一问题揭示了在使用向量数据库时理解底层距离计算方式的重要性。开发者需要特别注意框架封装可能带来的抽象泄漏，特别是在处理相似度阈值这类精确过滤条件时。通过深入理解PgVector的工作原理和正确实现距离-相似度转换，可以构建出更可靠的向量搜索功能。