如何优化图像语义向量搜索的结果准确性？

• 优化GPT-4-mini的输出内容与格式
  目前用GPT-4-mini生成JSON再嵌入，可能因JSON结构冗余或未聚焦核心文本导致嵌入向量偏离关键信息。调整Prompt，让GPT直接提取图像中的纯文本内容，例如：

  提取这张图像中的所有可见文字，仅返回文字内容，不添加任何额外描述或结构。
  如果必须使用JSON，确保结构极简，仅保留核心文本字段，如{"text": "straight outta knee surgery"}，避免无关字段稀释关键信息的嵌入权重。

• 统一嵌入输入的格式与预处理
  存储向量时的输入格式必须与查询向量的输入格式完全一致：

  • 如果存储时是嵌入JSON字符串，查询时需将搜索词"straight outta"包装成相同结构的JSON（如{"text": "straight outta"}）再生成嵌入；
  • 对所有文本做统一预处理：转为小写、去除多余空格、统一特殊字符格式，确保图像提取文本与搜索词的预处理逻辑一致，消除格式差异对嵌入结果的影响。

• 替换嵌入模型或调整模型参数
  text-embedding-3-small虽轻量化，但短文本相似性捕捉能力可能弱于更大的模型。可尝试：

  • 切换至text-embedding-3-large或text-embedding-ada-002，这类模型对语义相似性的识别更精准；
  • 若坚持使用小模型，可调整嵌入时的dimensions参数（text-embedding-3系列支持自定义维度），选择更适合短文本的维度（如512），减少噪声干扰。

• 修正向量相似度计算逻辑
  确认pgvector的距离算子含义：<=>是余弦距离，相似度计算公式1 - (向量 <=> 查询向量)是正确的，但如果相似文本的余弦距离仍偏大，可尝试改用点积（<#>）进行相似度计算，点积值越高表示越相似，调整查询函数为：

  CREATE OR REPLACE FUNCTION search_design_items (
    query_embedding vector (1536),
    match_threshold FLOAT,
    match_count INT
  ) RETURNS TABLE (id BIGINT) AS $$
  BEGIN
      RETURN QUERY
      SELECT id
      FROM public.design_management_items
      WHERE design_management_items.description_vector <#> query_embedding > match_threshold
      ORDER BY design_management_items.description_vector <#> query_embedding DESC
      LIMIT match_count;
  END;
  $$ LANGUAGE plpgsql;
  

  点积的阈值范围与余弦相似度不同，通常可设置为100+（根据模型输出调整）。

• 优化pgvector索引配置
  确保已为description_vector创建合适的向量索引，例如HNSW索引（适合高维向量的近似最近邻搜索）：

  CREATE INDEX idx_design_items_vector ON public.design_management_items USING hnsw (description_vector vector_cosine_ops);
  

  索引参数（如HNSW的m和ef_construction）会影响召回率，可根据数据集大小调整参数，提升相似结果的召回能力。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Christian