VECTOR_COSINE_SIMILARITY

VECTOR_COSINE_SIMILARITY

VECTOR_COSINE_SIMILARITY 함수는 두 벡터 사이의 코사인 유사도(cosine similarity)를 계산해요.

출처: VECTOR_COSINE_SIMILARITY

본문

VECTOR_COSINE_SIMILARITY 함수는 두 벡터 사이의 코사인 유사도를 계산해요. 코사인 유사도는 두 벡터가 얼마나 유사한 방향을 가지는지 측정해요. 값이 1이면 벡터가 동일한 방향을 가리키는 것을 의미해요.

구문 (Syntax)

VECTOR_COSINE_SIMILARITY( <vector>, <vector> )

인자 (Arguments)

  • vector — 첫 번째 VECTOR 값이에요.
  • vector — 두 번째 VECTOR 값이에요.

반환 (Returns)

두 입력 벡터의 코사인 유사도인 REAL을 반환해요.

사용 메모 (Usage notes)

  • 반환 값의 범위는 -1에서 1 사이예요.
  • 벡터 함수는 부동 소수점 정밀도를 줄일 수 있는 방식으로 최적화되어 있어요. 이 함수의 결과는 최대 1e-4의 오차 한계를 가져요.

예제 (Examples)

CREATE TABLE vectors (a VECTOR(FLOAT, 3), b VECTOR(FLOAT, 3));
INSERT INTO vectors SELECT [1,2,3]::VECTOR(FLOAT,3), [1,2,3]::VECTOR(FLOAT,3);
INSERT INTO vectors SELECT [1,0,0]::VECTOR(FLOAT,3), [0,1,0]::VECTOR(FLOAT,3);

SELECT VECTOR_COSINE_SIMILARITY(a, b) FROM vectors;

+------------------------------+
| VECTOR_COSINE_SIMILARITY(A,B)|
|------------------------------|
|                          1   |
|                          0   |
+------------------------------+

더 알아보기 (Learn more)

  • VECTOR_INNER_PRODUCT
  • VECTOR_L1_DISTANCE, VECTOR_L2_DISTANCE
  • 벡터 함수 (Vector functions)
  • Vector Embeddings