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)?

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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

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