VECTOR_INNER_PRODUCT

VECTOR_INNER_PRODUCT 함수는 두 벡터의 내적(inner product)을 계산해요.

출처: VECTOR_INNER_PRODUCT

본문

VECTOR_INNER_PRODUCT 함수는 두 벡터의 내적을 계산해요.

내적(점곱 또는 스칼라 곱이라고도 함)은 두 벡터를 곱해요. 결과는 두 벡터의 결합된 방향을 나타내요. 유사한 벡터는 유사하지 않은 벡터보다 더 큰 내적을 생성해요.

함께 보기: VECTOR_COSINE_SIMILARITY, VECTOR_L1_DISTANCE, VECTOR_L2_DISTANCE, Vector Embeddings

구문 (Syntax)

VECTOR_INNER_PRODUCT( <vector>, <vector> )

인자 (Arguments)

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

반환 (Returns)

입력으로 주어진 두 벡터의 내적인 REAL을 반환해요.

사용 메모 (Usage notes)

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

예제 (Examples)

이 예제는 VECTOR_INNER_PRODUCT 함수를 사용해 테이블에서 어떤 벡터가 열 a와 b 사이에서 서로 가장 가까운지 결정해요:

CREATE TABLE vectors (a VECTOR(FLOAT, 3), b VECTOR(FLOAT, 3));
INSERT INTO vectors SELECT [1.1,2.2,3]::VECTOR(FLOAT,3), [1,1,1]::VECTOR(FLOAT,3);
INSERT INTO vectors SELECT [1,2.2,3]::VECTOR(FLOAT,3), [4,6,8]::VECTOR(FLOAT,3);

-- Compute the pairwise inner product between columns a and b
SELECT VECTOR_INNER_PRODUCT(a, b) FROM vectors;

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| 6.3  |
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| 41.2 |
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더 알아보기 (Learn more)

VECTOR_COSINE_SIMILARITY
VECTOR_L1_DISTANCE, VECTOR_L2_DISTANCE
벡터 함수 (Vector functions)
Vector Embeddings