我该如何选择合适的相似度度量(例如,余弦相似度、欧几里得距离)?

我该如何选择合适的相似度度量(例如,余弦相似度、欧几里得距离)?

矢量搜索和关键字搜索是检索信息的两种截然不同的方法,每种方法都有其独特的优势。关键字搜索依赖于将文本中的特定术语与查询相匹配。当确切的单词已知时,这种方法是直接和有效的。但是,当用户搜索与数据中的确切措辞不匹配的概念或想法时,它可能会不足。

相比之下,向量搜索使用向量嵌入来表示高维空间中的数据,从而捕获超出单词的语义含义。这允许矢量搜索找到语义相似的项目,即使它们不共享相同的关键字。例如,矢量搜索可以在查询是 “汽车” 时识别讨论 “汽车” 的文档,这要归功于它对语义相似性的理解。

虽然关键字搜索在计算上要求较低,但矢量搜索通常在涉及自然语言处理和语义搜索的场景中提供更准确的结果。它擅长处理非结构化数据和理解查询的上下文,使其适用于问答和信息检索等应用程序。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
特征工程在推荐系统中的作用是什么?
平均精度 (MAP) 是一种常用于评估推荐系统性能的指标,尤其是在推荐项目相关性变化的场景中。它衡量一个系统对相关项目和不相关项目的排名。MAP计算多个查询或用户的平均精度,提供总结建议有效性的单个分数。此指标特别有价值,因为它既考虑了顶级
Read Now
残差连接如何改善深度学习模型?
"残差连接是一个关键的架构特征,它显著提高了深度学习模型的性能,尤其是在深度神经网络中。它们解决了随着模型加深可能出现的梯度消失问题。简单来说,随着神经网络层数的增加,用于训练的梯度可能会变得非常小,这使得模型难以有效学习。残差连接通过允许
Read Now
如何在 SQL 中使用 JSON 数据?
使用 JSON 数据在 SQL 中提供了一种强大的方式来存储和处理关系数据库中的半结构化数据。许多现代关系数据库,如 PostgreSQL、MySQL 和 Microsoft SQL Server,现在都支持 JSON 数据类型,允许您直接
Read Now

AI Assistant