JAVA 向量检索结果错乱？余弦相似度与L2 距离选择策略分析 各位朋友，大家好！今天我们来聊聊一个在向量检索领域经常遇到的问题：JAVA 实现向量检索时，结果出现错乱，以及如何选择合适的距离度量方法，比如余弦相似度和 L2 距离。 这个问题看似简单，但实际操作中却涉及到数据预处理、算法理解、以及代码实现等多个环节，任何一个环节出错都可能导致检索结果不准确。 一、向量检索基础 首先，我们简单回顾一下向量检索的基本概念。向量检索，顾名思义，就是在向量空间中寻找与目标向量最相似的向量。这里的“相似”需要通过某种距离度量方法来定义。 1.1 向量表示: 在开始之前，我们需要将我们的数据转换为向量。例如，如果我们处理的是文本数据，可以使用 Word2Vec、GloVe、BERT 等模型将文本转换为向量。 如果是图像数据，可以使用 CNN 等模型提取图像特征，得到向量表示。 1.2 距离度量: 常见的距离度量方法包括： 欧氏距离 (L2 距离): 衡量向量空间中两点的直线距离。 余弦相似度: 衡量两个向量之间的夹角余弦值，取值范围为 [-1, 1]，值越大表示越相似。 内积 (Dot Produ …