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... 距离计算、内积计算或其他向量运算。这些运算有助于找到数据中的模式或者 ... 这种相似性度量通常基于向量之间的距离（如欧氏距离、余弦相似性等）。由于在高维 ...

相似性检索：即计算查询向量与所有存储向量的相似性得分，返回得分高的记录。常见的相似性计算方法包括：余弦相似性、欧氏距离、曼哈顿距离等。全文检索：全文检索是 ...

损失函数在p = 2 时其实就是欧氏距离， p = 1 时是曼哈顿距离（每个元素的绝对值 ... $M\in{0,1}^{W\times H}$ 是一个用于切割图像的掩码矩阵， $\odot$ 运算表示矩阵的逐元素相 ...

向量化是一个将文本数据转化为向量矩阵的过程，该过程会直接影响到后续检索的效果。 ... 欧氏距离、曼哈顿距离等。. •. 全文检索：全文检索是 ... 计算距离。. 为了实现1w+ ...

... 欧氏空间”。更精确地说， **n维流形**（ *n ... 在此过程中，需要考虑与传统欧式距离或球面距离不同 ... 其中，W 是可学习参数矩阵，而x 则是原始数据中特征向量构成的矩阵。

... 计算全部在本地完成。而在线的大模型仅仅完成一个归纳的功能。 1.2 RAG V.S. ... **相似度检索**：包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦等；. **关键词检索**：这是很 ...

... 欧式距离等就可以了。分布式表示具有许多优势，例如能够更好地捕捉数据的 ... 矩阵运算计算出整个输入序列的全部z向量。参考下图，绿色的矩阵X的第一、第二行 ...

... 距离计算、内积计算或其他向量运算。这些运算有助于 ... 这些过程通常涉及大量复杂数学运算，如矩阵乘法、特征变换和统计计算等。 ... 距离（如欧氏距离、余弦相似性等）。

几何图由邻接矩阵、节点特征、节点几何信息（例如坐标）构成。在欧氏空间中，几何图通常表现出平移、旋转和反射的物理对称性，一般使用群来刻画这些变换，包括欧式群 ...

... 计算。随着与LLM 的对话轮数 ... 然后将编码的向量去向量数据库中查询，查询的结果是和提问编码向量最相关的向量（这里的相关一般是指向量的余弦相似度或欧氏距离）。