벡터 유사성 함수¶

벡터 간의 유사성을 측정하는 것은 의미적 비교에서 기본적인 연산입니다. 예를 들어, 의미 검색에 사용할 수 있는 쿼리 벡터에 가장 가까운 상위 N개의 벡터를 찾으려면 이 작업이 필요합니다. 또한 개발자는 벡터 검색을 통해 대규모 언어 모델에 관련 문서를 제공하여 생성된 AI 응답의 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

Snowflake Cortex는 세 가지 벡터 유사성 함수를 제공합니다.

• VECTOR_INNER_PRODUCT

• VECTOR_L2_DISTANCE

• VECTOR_COSINE_SIMILARITY

각 함수는 요소 유형과 차원이 동일한 두 개의 VECTOR 인자를 받고 이를 기반으로 지정된 메트릭을 계산합니다.