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AzureDocumentDB: CosineDistance returns similarity scores, and ScoreThreshold filters the wrong way

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評価

難易度
4/5
見積もり時間
3〜5日
初心者へのやさしさ
45/100
issue の種類
バグ
明瞭さ
おおむね明確
活発さ
活発
技術スタック
azure, csharp, docker, mongodb
領域
databases, testing-qa

調査の方向性

Read MEVD/src/AzureDocumentDB/DocumentDBCollectionCreateMapping.cs, MEVD/src/AzureDocumentDB/DocumentDBCollectionSearchMapping.cs, and MEVD/src/AzureDocumentDB/DocumentDBCollection.cs to compare the provider’s cosine score and threshold semantics with InMemory. Run the supplied dotnet run repro.cs, then inspect MEVD/test/AzureDocumentDB.ConformanceTests/DocumentDBDistanceFunctionTests.cs for the current score assertions. Completion requires agreeing whether to normalize similarity into distance, adjusting the threshold comparison, and updating conformance coverage without silently changing existing behavior.

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

bug

With CosineDistance, the default, AzureDocumentDB returns the cosine similarity as Score, and ScoreThreshold keeps scores >= the threshold. InMemory returns the distance and keeps scores <= it.

Repro: with Docker running, dotnet run repro.cs.

#:package [email protected]
#:package [email protected]
#:package [email protected]
#:property PublishAot=false

using System.Security.Authentication;
using CommunityToolkit.VectorData.AzureDocumentDB;
using CommunityToolkit.VectorData.InMemory;
using DotNet.Testcontainers.Builders;
using Microsoft.Extensions.VectorData;
using MongoDB.Driver;

// Starts DocumentDB local in Docker, then compares InMemory and AzureDocumentDB with CosineDistance.
await using var container = new ContainerBuilder("ghcr.io/microsoft/documentdb/documentdb-local:latest")
    .WithEnvironment("USERNAME", "user")
    .WithEnvironment("PASSWORD", "Pass123!")
    .WithPortBinding(10260, true)
    .WithWaitStrategy(Wait.ForUnixContainer().UntilInternalTcpPortIsAvailable(10260))
    .Build();
await container.StartAsync();

var settings = MongoClientSettings.FromConnectionString($"mongodb://user:Pass123!@{container.Hostname}:{container.GetMappedPublicPort(10260)}/?tls=true");
settings.SslSettings = new SslSettings { EnabledSslProtocols = SslProtocols.Tls12, ServerCertificateValidationCallback = (_, _, _, _) => true };
var documentDb = new DocumentDBVectorStore(new MongoClient(settings).GetDatabase("repro"));
var inMemory = new InMemoryVectorStore();

Hotel[] hotels =
[
    new() { Id = "same", Vector = new float[] { 1, 0, 0 } },
    new() { Id = "orthogonal", Vector = new float[] { 0, 1, 0 } },
    new() { Id = "opposite", Vector = new float[] { -1, 0, 0 } },
];
ReadOnlyMemory<float> query = new float[] { 1, 0, 0 };

foreach (var (name, store) in new (string, VectorStore)[] { ("InMemory", inMemory), ("DocumentDB", documentDb) })
{
    var collection = store.GetCollection<string, Hotel>("hotels");
    await collection.EnsureCollectionDeletedAsync();
    await collection.EnsureCollectionExistsAsync();
    await collection.UpsertAsync(hotels);
    await Task.Delay(1000);

    Console.WriteLine($"{name} CosineDistance");
    await foreach (var r in collection.SearchAsync(query, 3))
        Console.WriteLine($"  {r.Record.Id,-10} score {r.Score:0.##}");
    var within = await collection.SearchAsync(query, 3, new() { ScoreThreshold = 1.5 }).Select(r => r.Record.Id).ToListAsync();
    Console.WriteLine($"  ScoreThreshold = 1.5 -> [{string.Join(", ", within)}]");
}

public sealed class Hotel
{
    [VectorStoreKey] public string Id { get; set; } = "";
    [VectorStoreVector(3, DistanceFunction = DistanceFunction.CosineDistance)] public ReadOnlyMemory<float> Vector { get; set; }
}

InMemory CosineDistance
  same       score 0
  orthogonal score 1
  opposite   score 2
  ScoreThreshold = 1.5 -> [same, orthogonal]
DocumentDB CosineDistance
  same       score 1
  orthogonal score 0
  opposite   score -1
  ScoreThreshold = 1.5 -> []

Cause:

Returning 1 - similarity and filtering with $lte would match the other providers, but it changes the scores existing users get. Which way do you prefer? I can send the PR.

主要言語
C#
スター
10
フォーク
8
平均マージ
1日 7時間
マージ済み PR（30日）
9

環境構築

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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