Cassandra向量搜索结果的排序规则及逻辑查看方法

结果排序规则 #

你的向量搜索结果是按查询向量与表中向量的相似度从高到低排序的，具体逻辑如下：

• Astra DB的Storage Attached Index（SAI）向量索引默认采用**欧几里得距离（Euclidean Distance）**作为相似度计算标准：两个向量的欧几里得距离越小，代表相似度越高，排名越靠前。
• 对应你的结果：
  1. 《Star Wars》的向量和查询向量完全一致，欧几里得距离为0，因此排第一；
  2. 《The Empire Strikes Back》《Return of the Jedi》的前4个维度和查询向量完全匹配，剩余维度差异较小，距离值紧随其后，所以排在第二、第三位；
  3. 后续条目与查询向量的维度差异逐步增大，欧几里得距离也随之升高，因此排名靠后。

验证/查看排序逻辑的方法 #

1. 显式计算距离验证排序
   可以在CQL查询中直接计算每条结果向量与查询向量的欧几里得距离，直观确认排序依据，示例语句：

   SELECT title, movie_vector, 
          euclidean_distance(movie_vector, [37, 4, 8, 13, 42.1497, 8.1, 6778]) AS similarity_distance
   FROM movies
   ORDER BY movie_vector ANN OF [37, 4, 8, 13, 42.1497, 8.1, 6778]
   LIMIT 6;
   

   执行后会返回每条结果对应的距离值，能直接看到排序是按照距离从小到大（相似度从高到低）排列的。

2. 查询索引的相似度度量配置
   SAI向量索引默认用欧几里得距离，也可在创建时指定余弦相似度等其他度量。你可以通过系统表查询当前索引的配置：
   首先查看向量索引名称：

   DESCRIBE INDEXES FROM movieapp;
   

   再查询索引的具体参数：

   SELECT options 
   FROM system_schema.indexes 
   WHERE keyspace_name = 'movieapp' AND table_name = 'movies' AND index_name = '<你的向量索引名>';
   

   结果中的options字段会显示当前使用的相似度度量等配置信息。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Aaron