tgoop.com/AlgorithmDesign_DataStructuer/1775
Last Update:
📌 Vector Similarity Search
در مدلهای هوش مصنوعی، هر داده (مثل یک جمله، تصویر یا کلمه) به یک بردار عددی در فضای چندبعدی تبدیل میشه. این بردارها داخل دیتابیسهای مخصوصی مثل Vector Database ذخیره میشن.
وقتی کاربر سوالی میپرسه، مدل بهجای جستجو در متن، به دنبال بردارهایی میگرده که از نظر فاصله (شباهت عددی) به سوال نزدیکترن. این فرآیند با روشهایی مثل:
🔹 فاصله اقلیدسی (فاصله مستقیم بین دو نقطه)
🔹 فاصله منهتن (جمع قدرمطلق تفاوتها)
🔹 فاصله کسینوسی (زاویه بین بردارها)
🔹 ضرب داخلی (میزان همراستایی)
انجام میشه تا نزدیکترین جواب ممکن پیدا شه.
📊 این روش توی جستجو، پیشنهاد محتوا، چتباتها و حتی سیستمهای تشخیص تصویر استفاده میشه و باعث میشه مدلها "بفهمن" که چه چیزهایی به هم شبیهان.
#هوش_مصنوعی
📣👨💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer
BY Algorithm design & data structure

Share with your friend now:
tgoop.com/AlgorithmDesign_DataStructuer/1775