2.4 相似性度量（Similarity Metrics）

文档摘要

2.4 相似性度量（Similarity Metrics） 2.4 相似性度量（Similarity Metrics）在向量数据库系统中，相似性度量并非一个附属功能，而是整个检索逻辑的基石。它定义了“相似”的数学含义，决定了数据点之间的亲疏关系，并最终塑造了用户所感知的智能程度。Chroma作为现代嵌入式向量存储与检索系统的代表，其对相似性度量机制的设计尤为关键——这不仅关乎算法效率，更直接影响语义理解的准确性与应用场景的适配性。本文将从理论根基出发，深入剖析Chroma所支持的核心相似性度量方法：欧氏距离（L2 Distance）、余弦相似度（Cosine Similarity）与点积（Dot Product），并探讨如何在纷繁复杂的现实任务中做出合理选择。