KnownVectorSearchAlgorithmMetric enum

Métrique de similarité à utiliser pour les comparaisons de vecteurs. Il est recommandé de choisir la même métrique de similarité que celle sur laquelle le modèle d’intégration a été formé.

Champs

Cosine

Mesure l’angle entre les vecteurs pour quantifier leur similarité, sans tenir compte de l’ampleur. Plus l’angle est petit, plus la similarité est proche.

DotProduct

Calcule la somme des produits à l’échelle des éléments pour évaluer l’alignement et la similarité de magnitude. Plus le plus grand et plus positif, plus la similarité est proche.

Euclidean

Calcule la distance droite entre les vecteurs dans un espace multidimensionnel. Plus la distance est réduite, plus la similarité est proche.

Hamming

Applicable uniquement aux types de données binaires compressés par bits. Détermine la dissimilité en comptant les positions différentes dans les vecteurs binaires. Plus les différences sont moindres, plus la similarité est proche.