`cosineSimilarity()`
cosineSimilarity()
임베딩의 유사도를 비교할 때는 코사인 유사도 같은 표준 벡터 유사도 지표를 자주 사용해요. cosineSimilarity가 두 벡터 사이의 코사인 유사도를 계산해 줍니다.
출처: 문서
본문
cosineSimilarity는 두 벡터 사이의 코사인 유사도를 계산합니다. 값이 높을수록(1에 가까울수록) 두 벡터가 매우 유사하다는 뜻이고, 값이 낮을수록(-1에 가까울수록) 서로 다르다는 뜻입니다.
import { cosineSimilarity, embedMany } from 'ai';
const { embeddings } = await embedMany({
model: 'openai/text-embedding-3-small',
values: ['sunny day at the beach', 'rainy afternoon in the city'],
});
console.log(
`cosine similarity: ${cosineSimilarity(embeddings[0], embeddings[1])}`,
);
Import
import { cosineSimilarity } from "ai"
API Signature
Parameters (파라미터)
vector1:number[]— 비교할 첫 번째 벡터입니다.vector2:number[]— 비교할 두 번째 벡터입니다.
Returns (반환값)
두 벡터 사이의 코사인 유사도를 나타내는 -1과 1 사이의 숫자를 반환합니다.