Ngưỡng tương tự là ngưỡng được sử dụng để loại trừ các tài liệu có điểm tương tự thấp hơn giá trị tham chiếu khỏi kết quả tìm kiếm trong quá trình tìm kiếm vectơ bằng RAG (RAG).
Ngưỡng tương tự là giá trị biên xác định xem có sử dụng tài liệu làm kết quả tìm kiếm hay không khi tính điểm tương tự (độ tương tự cosin, v.v.) giữa truy vấn và tài liệu trong tìm kiếm vectơ. Tiêu chuẩn ngành thường ở khoảng 0,7 đến 0,8 cho độ tương tự cosine. Nếu đặt ngưỡng quá cao, các tài liệu liên quan sẽ bị loại khỏi kết quả tìm kiếm, dẫn đến câu trả lời thiếu cơ sở, còn nếu đặt quá thấp, các tài liệu không liên quan sẽ bị lẫn vào, dễ gây ảo giác. Trong các hoạt động thực tế kể từ năm 2026, giá trị phù hợp sẽ thay đổi tùy thuộc vào mức độ chi tiết của mô hình và tài liệu được nhúng, do đó, các hoạt động được điều chỉnh thông qua thử nghiệm A/B và xác minh bằng tập dữ liệu đánh giá sẽ được áp dụng rộng rãi, thay vì các giá trị cố định. Về cách chọn ứng viên trong lĩnh vực này, người ta nói rằng sẽ dễ dàng đạt được sự cân bằng hơn bằng cách sử dụng cấu hình hai giai đoạn, trong đó ưu tiên hàng đầu cho tỷ lệ thu hồi bằng cách sử dụng ngưỡng thoải mái, sau đó các ứng cử viên hàng đầu sẽ được thu hẹp bằng cách sử dụng mô hình sắp xếp lại. Ngoài ra, nếu giá trị ngưỡng được sử dụng một mình, hành vi sẽ thay đổi tùy thuộc vào sự phân bố của kho văn bản, do đó, nó thường được sử dụng kết hợp với các kết quả K hàng đầu. Về mặt chi phí, việc điều chỉnh ngưỡng tự nó không phát sinh thêm bất kỳ chi phí nào, nhưng một nhược điểm thường bị bỏ qua là phải mất rất nhiều giờ công để duy trì và giám sát bộ dữ liệu đánh giá.