ベクトル類似関数¶

ベクトル間の類似度の測定は、意味比較における基本的な操作です。たとえば、クエリベクトルに最も近い上位N個のベクトルを見つけるためにはこの操作が必要です。ベクトル検索はまた、大規模言語モデルに関連ドキュメントを提供することによって、高い精度の生成 AI 応答を開発者に提供できるようになります。

Snowflake Cortexは3つのベクトル類似度関数を提供します。

• VECTOR_INNER_PRODUCT

• VECTOR_L2_DISTANCE

• VECTOR_COSINE_SIMILARITY

各関数は、要素タイプとディメンションが等しい2つの VECTOR 引数を取り、それらに対して指定されたメトリックを計算します。