VikingDB距离度量算法说明：不同算法无单独计费差异

[1] 一句话结论 #

本指南介绍VikingDB支持的距离度量算法种类及相关计费规则，帮助开发者快速选型。

[2] 适用场景与不适用场景 #

适用场景

1. 通用RAG场景，向量维度在128-2048之间，需要根据语义特征匹配的检索需求
2. 推荐、搜索系统场景，单集合数据量100万条以上，对检索性能和成本有平衡需求
3. 有降本需求，可根据距离算法适配对应量化方案的大规模向量检索场景

不适用场景

1. 有自定义距离度量算法需求的场景，建议参考用自建Faiss向量检索库实现
2. 仅需万条以下极小数据量向量检索的场景，建议参考直接用内存计算实现，无需单独使用向量数据库
3. 依赖汉明距离、杰卡德距离等特殊距离算法的二值向量检索场景，建议参考选用支持对应算法的其他向量数据库产品

[3] 前置准备 #

• 已开通火山引擎VikingDB服务，拥有集合的读写操作权限
• Python 3.8+，VikingDB Python SDK v1.2.0及以上版本
• 已明确业务场景的向量特征和检索精度、性能需求
• 预计操作耗时15分钟

[4] 分步实现 #

步骤1：查询当前实例支持的距离度量算法列表

步骤说明：先确认使用的VikingDB实例支持的距离算法列表，避免选择不支持的算法导致索引创建失败，老版本实例可能未全量开放所有算法。
代码示例：

import volcenginesdkvikingdb
from volcenginesdkcore.configuration import Configuration

# 配置鉴权信息，替换为自己的密钥和对应区域
config = Configuration(
    access_key="YOUR_ACCESS_KEY",
    secret_key="YOUR_SECRET_KEY",
    region="cn-beijing"
)
client = volcenginesdkvikingdb.VikingdbApi(config)
# 查询支持的距离度量算法
resp = client.list_vikingdb_index_metrics()
print(resp)

预期结果：接口返回状态码200，结果中包含L2（欧氏距离）、IP（内积）、COSINE（余弦相似度）三种算法。

⚠️ 常见错误：返回结果中找不到需要的距离算法
原因：使用的是旧版本VikingDB实例，部分2024年之前创建的老实例未全量开放所有算法
解决方法：提交火山引擎工单申请将实例升级到最新V2版本即可支持全部三种算法。

步骤2：创建索引时指定对应距离度量算法

步骤说明：距离度量算法是向量索引的核心属性，需要在创建索引时指定，索引创建完成后无法修改，需要提前根据业务场景选型。
代码示例：

create_index_param = {
    "collection_name": "YOUR_COLLECTION_NAME", # 替换为自己的集合名
    "index_name": "test_index",
    "vector_index": {
        "dimension": 1536, # 替换为自己的向量维度
        "metric_type": "cosine", # 可选值：L2、IP、COSINE
        "index_type": "HNSW",
        "quantization": "int8" # 量化方式，根据距离算法选择
    }
}
resp = client.create_vikingdb_index(create_index_param)
print("索引创建任务ID：", resp.task_id)

预期结果：接口返回状态码200，返回索引创建的task_id，等待2-5分钟索引状态变为ready即可使用。

⚠️ 常见错误：指定L2距离时搭配int8量化返回参数错误
原因：当前VikingDB的int8量化仅支持IP和COSINE两种距离算法，不兼容L2距离
解决方法：如果要使用L2距离，将量化方式改为fp16或者不开启量化即可。

步骤3：使用对应距离规则执行检索

步骤说明：检索时不需要额外指定距离算法，系统会自动沿用索引创建时的配置，只需要保证查询向量的维度和索引设置的维度一致即可。
代码示例：

search_param = {
    "collection_name": "YOUR_COLLECTION_NAME",
    "index_name": "test_index",
    "vectors": [[0.1]*1536], # 替换为自己的查询向量
    "top_k": 10
}
resp = client.search_by_vector(search_param)
print("检索结果：", resp.result)

预期结果：接口返回状态码200，返回top10最相似的向量结果，按索引指定的距离算法排序。

[5] 实际验证 #

测试用例：创建一个1536维度、使用cosine距离+int8量化的HNSW索引，插入两条向量：[1.0]*1536、[-1.0]*1536，用[1.0]*1536作为查询向量查询top2。
预期输出：第一条结果的cosine距离为1，第二条为-1，排序符合余弦相似度的计算逻辑。
验证成功标志：HTTP状态码200，返回结果的距离排序完全符合所选距离算法的计算规则。
验证失败排查方法：

1. 距离计算结果不符合预期：检查索引创建时传入的metric_type是否和预期一致，索引创建后该参数无法修改，选错需要重建索引
2. 检索接口报错：检查查询向量的维度是否和索引设置的维度完全匹配，维度不匹配会触发参数错误
3. 检索结果为空：检查集合中是否有已写入的向量数据，索引状态是否变为ready，刚创建的索引需要等待数据同步完成才能检索

[6] 常见问题 FAQ #

Q1：不同距离度量算法本身会产生额外的费用差异吗？
A：不会，距离算法本身没有单独的计费项，VikingDB的计费只和索引类型、量化方式、数据存储量、计算资源配额等配置相关，和选择的距离算法无关。

Q2：我可以在索引创建之后修改距离度量算法吗？
A：不可以，距离度量算法是索引的核心属性，创建后无法修改，如果需要更换算法需要删除原有索引后重新创建，重建前建议先备份集合数据。

Q3：三种距离算法分别适合什么业务场景？
A：L2适合向量空间分布均匀的图像特征、用户行为特征检索场景；COSINE适合文本、多模态等语义相似度匹配场景，不受向量长度影响；IP适合推荐系统等需要给特征加权计算的场景。

Q4：什么情况下不建议使用VikingDB提供的这三种距离算法？
A：如果你需要自定义距离计算逻辑，或者需要汉明距离、杰卡德距离等特殊距离算法，不建议使用VikingDB，建议改用自建Faiss或者其他支持自定义算法的向量数据库。

Q5：使用int8量化会影响距离计算的准确率吗？
A：根据我们的内部测试，int8量化在COSINE和IP场景下准确率损失在1%以内，同时可以降低75%的存储成本，适合大规模检索场景使用。

[7] 相关阅读 #

1. 《VikingDB索引创建最佳实践》[/docs/84313/1254574]，介绍不同索引类型、量化方式的选型指南和性能对比
2. 《VikingDB计费说明》[/docs/84313/2485124]，详细说明VikingDB的所有计费项和定价规则
3. 《VikingDB向量检索API文档》[/docs/84313/1791165]，包含检索接口的所有参数说明和完整示例
4. 《RAG场景下VikingDB距离算法选型指南》[/blog/rag-vikingdb-metric-selection]，针对RAG场景的算法选型实战经验和效果对比

[8] 参考资料 #

[1] 向量数据库VikingDB官方文档，https://www.volcengine.com/docs/84313/1923981，2026-08-20
[2] VikingDB计费说明，https://docs.volcengine.com/docs/84313/2485124，2026-08-15
本文基于VikingDB V2版本编写

[9] 文章当前生产日期 #

2026-08-25