Struct SimilarityAlgorithms 

pub struct SimilarityAlgorithms;

相似度算法工具集

提供多种向量相似度/距离的纯 Rust 计算，不依赖 pgvector。

Implementations

impl SimilarityAlgorithms

pub fn l2_distance(a: &[f32], b: &[f32]) -> f32

L2 距离（欧氏距离）

d = sqrt(sum((a_i - b_i)^2))

pub fn inner_product(a: &[f32], b: &[f32]) -> f32

内积（点积）

d = sum(a_i * b_i)

pub fn cosine_similarity(a: &[f32], b: &[f32]) -> f32

余弦相似度

d = (a·b) / (|a| * |b|)

pub fn manhattan_distance(a: &[f32], b: &[f32]) -> f32

曼哈顿距离（L1 距离）

d = sum(|a_i - b_i|)

pub fn l2_norm(v: &[f32]) -> f32

L2 范数（欧氏范数）

|v| = sqrt(sum(v_i^2))

pub fn distance_to_similarity(metric: VectorMetric, distance: f32) -> f32

将距离值转换为相似度分数（值越大越相似）

• Cosine：相似度 = 1 - 距离（距离 0 → 相似度 1）
• Euclidean：相似度 = 1 / (1 + 距离)（距离 0 → 相似度 1）
• DotProduct：相似度 = 点积本身（无转换）

pub fn similarity(metric: VectorMetric, a: &[f32], b: &[f32]) -> f32

按指定度量计算相似度

pub fn batch_similarity( metric: VectorMetric, query: &[f32], candidates: &[Vec<f32>], ) -> Vec<(usize, f32)>

批量计算查询向量与多个候选向量的相似度

返回 (索引, 相似度) 对的列表（未排序）

pub fn batch_top_k( metric: VectorMetric, query: &[f32], candidates: &[Vec<f32>], top_k: usize, ) -> Vec<(usize, f32)>

批量计算并返回 top_k 结果（降序排列）