Azure向量搜索：能否设置Search.Score或余弦相似度阈值过滤无关结果？

1. 能否为Search.Score设置阈值过滤无关结果？ #

完全可以，Azure认知搜索支持通过$filter参数直接基于search.score()设置阈值，过滤掉得分低于设定值的结果。向量搜索场景下，Search.Score就是余弦相似度归一化后的值（范围0-1），所以过滤Score本质就是过滤余弦相似度。

举个实际调用的例子，如果你想保留得分高于0.7的结果，查询时可以加上：

$filter=search.score() gt 0.7

2. 是否存在通用的安全阈值T？ #

没有绝对的"安全阈值"，这个值完全取决于你的业务场景、使用的向量模型以及数据分布：

• 通用信息检索场景，0.6-0.8是比较常用的参考区间；
• 专业领域的精准匹配需求（比如法律、医疗文档），可以把阈值设到0.8甚至0.9以上；
• 泛化性要求高的场景（比如闲聊类问答），可以适当降低到0.5-0.6。

建议用你自己的测试数据集做几次验证，调整阈值并观察召回率、准确率的变化，找到最适合业务需求的数值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Maysam Mok