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KnownVectorSearchAlgorithmMetric enum

  • 参考
包:
@azure/search-documents

服务的 VectorSearchAlgorithmMetric 的已知值。

字段

Cosine

测量矢量之间的角度，以量化它们的相似性，无视数量级。 角度越小，相似性越近。
DotProduct

计算元素型产品的总和，以测量对齐和数量级相似性。 越大越积极，越接近相似性。
Euclidean

计算多维空间中的向量之间的直线距离。 距离越小，相似性越近。
Hamming

仅适用于位打包的二进制数据类型。 通过计算二进制向量中的不同位置来确定差异性。 差异越少，相似性越近。