理解向量检索:L2 Distance、Cosine Similarity 与 Inner Product
向量检索里经常会遇到三个名字:L2 Distance(欧氏距离)、Cosine Similarity(余弦相似度)、Inner Product(内积)。它们都能用来排列候选文档,但回答的问题不同:两个点有多远,两个方向有多像,一个向量在另一个方向上的投影有多大。我们常把三件事都叫“算相似度”。更准确地说,cosine 和 inner product 才是相似度,数值越大越相似;L2 是距离,...