Kosinus-Ähnlichkeit berechnen
Kosinus-Ähnlichkeit berechnen: Zwei Embedding-Vektoren einfügen und Ähnlichkeit, Skalarprodukt, Länge und euklidischen Abstand sofort sehen.
| Maß | Wert |
|---|
Ähnlichkeit von Embeddings
Embeddings stellen Texte als Zahlenreihen dar. Wie ähnlich sich zwei Texte in der Bedeutung sind, misst man meist mit der Kosinus-Ähnlichkeit: 1 heißt gleiche Richtung, 0 kein Zusammenhang, negative Werte entgegengesetzt.
Fügen Sie zwei Vektoren gleicher Länge ein, als Zahlenliste oder JSON-Array. Das Werkzeug berechnet Kosinus-Ähnlichkeit, Skalarprodukt, Längen und euklidischen Abstand.
Häufige Fragen
Was ist ein guter Ähnlichkeitswert?
Das hängt vom Embedding-Modell ab. Oft gelten Werte über 0,8 als sehr ähnlich, die Schwelle sollten Sie aber mit eigenen Beispielen festlegen.
Warum Kosinus statt Abstand?
Kosinus misst die Richtung, nicht die Länge der Vektoren. Bei normierten Vektoren ergeben beide dieselbe Rangfolge.
Wie lang sind Embeddings?
Je nach Modell einige hundert bis einige tausend Werte.
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