Pesquisa e descrições das métricas de similaridade disponíveis suportadas por: PGVector, Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus e Vespa.Distância cosseno
Distância euclidiana (L2)
Produto interno (produto DOT)
Distância L2 quadrada
Distância de Hamming
Distância de Manhattan
Feedback bem -vindo no Twitter e LinkedIn.Sua força está em sua capacidade de comparar com eficiência vetores de alta dimensão produzidos pelos transformadores, com um foco primário na direção, o que significa significado semântico.Para a recuperação de informações envolvendo texto codificado por um transformador de frase, a similaridade de cosseno geralmente supera outras métricas.Uma das primeiras decisões com as quais você levará ao usar um banco de dados vetorial para pesquisa de similaridade é qual algoritmo de similaridade é melhor usar?
Fonte: https://www.imaurer.com/which-vector-similarity-metric-should-i-use/
