Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

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

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#72 2 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức phù hợp với người mới
45/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Sôi nổi
Công nghệ
azure, csharp, docker, mongodb
Lĩnh vực
databases, testing-qa

Hướng nghiên cứu

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.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

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.

Ngôn ngữ chính
C#
Star
10
Fork
8
Merge trung bình
1 ngày 8 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
10

Chuẩn bị môi trường

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của CommunityToolkit/AI

Tất cả issue của CommunityToolkit/AI

Issue tương tự

Thêm issue về C#

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.