Similitudinea cosinus măsoară unghiul dintre doi vectori în spațiul semantic multidimensional, returnând o valoare între -1.0 și 1.0 (unde 1.0 înseamnă identitate semantică perfectă):
import numpy as np
def cosine_similarity(v1, v2):
return np.dot(v1, v2) / (np.linalg.norm(v1) * np.linalg.norm(v2))
# Vectori generați de llama-embedding
v1 = np.array([0.12, 0.85, -0.43, 0.05])
v2 = np.array([0.15, 0.82, -0.39, 0.04])
scor = cosine_similarity(v1, v2)
print(f"Scor de similitudine: {scor:.4f}")Permite filtrarea pragurilor de relevanță în aplicațiile de regăsire.
Întrebări & Exemple practice:
Calcularea Distanței Cosinus în C++ & PythonAi o întrebare despre Calcularea Distanței Cosinus în C++ & Python sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.