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@@ -255,15 +255,23 @@ def search_similar_items(image, mask=None, top_k=10):
         results = collection.query(
             query_images=[np.array(query_image)],
             n_results=top_k,
-            include=['metadatas', 'distances']
+            include=['metadatas', 'distances', 'embeddings']
         )
         
         if not results or 'metadatas' not in results:
             return []
             
         similar_items = []
-        for metadata, distance in zip(results['metadatas'][0], results['distances'][0]):
-            similarity_score = (1 - distance) * 100
+        query_embedding = results.get('embeddings', [[]])[0]  # 쿼리 이미지의 임베딩
+        
+        for metadata, embedding in zip(results['metadatas'][0], results.get('embeddings', [[]] * len(results['metadatas'][0]))):
+            # 코사인 유사도 계산
+            # 이미 정규화되어 있으므로 내적만으로 코사인 유사도를 구할 수 있음
+            cosine_similarity = np.dot(query_embedding, embedding)
+            
+            # -1~1 범위의 코사인 유사도를 0~100 범위로 변환
+            similarity_score = ((cosine_similarity + 1) / 2) * 100
+            
             item_data = metadata.copy()
             item_data['similarity_score'] = similarity_score
             similar_items.append(item_data)