在當今信息爆炸的時代，如何從海量數據中快速定位所需內容，已成為各類應用的核心挑戰。無論是搜索引擎的網頁推薦、電商平臺的商品篩選，還是大型語言模型的知識檢索，都依賴一項關鍵技術——向量相似性搜索。近日，一支由浙江大學學者領銜，聯合新加坡Shopee公司、阿里巴巴云計算及南洋理工大學研究人員組成的國際團隊，針對該技術提出全新評估框架，并開發出實用決策工具，相關成果計劃在2026年ACM SIGMOD國際數據管理大會上發布，論文預印本已公開于arXiv平臺。

研究團隊通過系統分析發現，現有評估向量搜索系統的方法存在根本性缺陷。傳統指標如同僅用跑步速度衡量運動員表現，卻忽視其是否跑向正確方向——某些系統在技術參數上表現優異，實際應用中卻南轅北轍。例如在圖像分類任務中，部分算法的合成召回率可達99.9%，但實際標簽召回率不足1%，意味著返回的100個結果中，99個以上屬于錯誤類別。這種“虛假繁榮”現象，暴露出評估體系與真實需求之間的嚴重脫節。

為破解這一難題，團隊提出“信息損失漏斗”理論框架。該模型將數據從原始形態到應用結果的轉化過程，類比為倒置的漏斗，信息在三個關鍵環節發生不可逆流失：首先是嵌入編碼階段，復雜數據被壓縮為數字向量時，細節信息必然丟失，且不同模型保留的信息類型存在差異；其次是度量標準誤用，許多系統盲目采用歐幾里得距離或內積相似度，卻未考慮其與訓練目標的匹配性，導致“高分低能”；最后是數據分布敏感性，不同算法對數據特征的適應性不同，如同交通工具需匹配路況，錯誤選擇會導致性能驟降。

為驗證理論，研究團隊構建了覆蓋100萬至1億向量的八大數據集，涵蓋圖像分類、人臉識別、文本檢索和電商推薦四大領域。實驗結果顯示，不同嵌入模型對結果影響顯著：在ImageNet數據集上，DINOv2模型的標簽召回率僅71%，而EVA02和ConvNeXt分別達到85%和84%，十年前的AlexNet模型更是低至21%。度量標準的選擇同樣關鍵，在文本檢索中，歐幾里得距離的表現普遍優于內積相似度，與人臉識別領域形成鮮明對比。這些發現表明，不存在“萬能算法”，技術選擇需深度匹配數據特征與應用需求。

針對技術選型難題，團隊開發出基于決策樹的實用工具。該工具通過四個核心元特征進行兩層判斷：第一層依據戴維斯-布爾丁指數和變異系數，確定相似度度量方法；第二層通過相對角度和相對對比度，推薦具體搜索算法。例如，當數據滿足“歐幾里得戴維斯-布爾丁指數≥余弦值，且變異系數≤0.1”時，系統推薦內積相似度；若相對角度≥60度或相對對比度≤1.5，則建議采用分割式方法。在人臉識別數據集上，該工具推薦的ScaNN算法，相比圖基方法實現3倍速度提升；在文本檢索中，推薦的HNSW算法，性能優勢達3.2倍。交叉驗證顯示，工具在未見數據集上的推薦準確率仍保持85%以上。

當研究團隊以任務導向標準重新評估搜索方法時，傳統榜單發生顛覆性變化。在圖像分類中，圖基方法HNSW雖在合成指標上領先，但分割式方法RaBitQ在標簽召回率上表現更優；推薦系統領域，傳統“冠軍”VAMANA在平衡相關性、熱度和用戶偏好時力不從心，而ip-NSW+成為實際贏家；人臉識別中，分割式方法ScaNN憑借對噪聲和邊界情況的更好處理，超越圖基方法。這些案例表明，技術設計需從“應試教育”轉向“素質教育”，兼顧指標優化與實際效果。

基于研究結論，團隊提出三大發展方向：任務感知型搜索將下游目標融入搜索過程，打破傳統兩階段割裂；度量感知型系統支持多種相似度標準，根據數據特征動態選擇；分布感知型方法自動適應數據變化，如電商推薦中用戶興趣的動態遷移。這些方向需學術界與產業界協同推進，學術突破提供理論支撐，產業場景驗證技術實效。

該研究的影響遠超學術范疇。對產業界而言，全球數萬家部署向量搜索的企業，若依據發現優化系統，將帶來效率提升與成本節約的雙重效益，用戶搜索結果的相關性、推薦內容的精準度將顯著改善。學術層面，研究不僅暴露現有評估體系的缺陷，更推動研究重心向實用化、智能化轉移。決策樹工具的開源，將加速科研創新，幫助更多團隊快速定位問題。從社會層面看，更智能的搜索技術有助于打破信息繭房，促進知識開放共享，在信息過載時代提升公眾的信息獲取效率。

研究團隊同時指出當前工作的局限性：決策樹工具的泛化能力需在更多場景中驗證，嵌入模型與應用需求的快速發展可能要求定期更新閾值策略，對馬哈拉諾比斯距離等特殊度量的適用性仍需探索。盡管如此，這項研究已為向量搜索技術開辟新路徑，其核心啟示——以用戶需求為導向、以實際效果為準繩——將為其他技術領域提供有益借鑒。