117笔记问答验证Oracle中的向量距离结果可以通过以下几种方法：
使用不同的距离函数进行比较
Oracle Vector Search提供了多种距离函数，包括Euclidean Squared、Cosine Similarity、Dot Product、Manhattan Distance和Hamming Distance等。通过使用不同的距离函数计算相同的两向量之间的距离，可以比较结果的一致性。
-- 使用Euclidean Squared距离函数
SELECT id, vsize, shape, color
FROM vt2
ORDER BY vector_distance(vector('[16, 4]'), v, EUCLIDEAN)
FETCH FIRST 4 ROWS ONLY;
-- 使用Cosine Similarity距离函数
SELECT id, vsize, shape, color
FROM vt2
ORDER BY vector_distance(vector('[16, 4]'), v, COSINE)
FETCH FIRST 4 ROWS ONLY;
-- 使用Dot Product距离函数
SELECT id, vsize, shape, color
FROM vt2
ORDER BY vector_distance(vector('[16, 4]'), v, DOT)
FETCH FIRST 4 ROWS ONLY;
-- 使用Manhattan Distance距离函数
SELECT id, vsize, shape, color
FROM vt2
ORDER BY vector_distance(vector('[16, 4]'), v, MANHATTAN)
FETCH FIRST 4 ROWS ONLY;
-- 使用Hamming Distance距离函数
SELECT id, vsize, shape, color
FROM vt2
ORDER BY vector_distance(vector('[16, 4]'), v, HAMMING)
FETCH FIRST 4 ROWS ONLY;
视觉验证
如果数据可以可视化，可以通过图形方式来直观地比较不同距离函数计算出的最近向量点，以确保结果的正确性。
实际应用场景验证
在实际应用场景中，可以通过插入已知距离的向量对，然后计算这些向量对之间的距离，与实际距离进行比较来验证结果。
通过上述方法，可以有效地验证Oracle中向量距离结果的正确性。