什么是向量
本文主要介绍向量的基本概念，包括向量维度、距离度量方式、数据类型等，通过基本概念快速了解什么是向量，以及如何更好地使用向量检索服务。
向量的基本概念
在AI领域，向量是描述对象特征的抽象表达。以DashScope上模型为例，通过输入一段文本，模型会将这段文本变成一个向量，将文本变成向量的过程叫 Embedding。
调用示例
输入文本：“衣服的质量杠杠的，很漂亮，不枉我等了这么久啊，喜欢，以后还来这里买”
以下为Python示例：
import dashscope
from dashscope import TextEmbedding
dashscope.api_key = {YOUR API KEY}
def embed_with_str():
resp = TextEmbedding.call(
model=TextEmbedding.Models.text_embedding_v1,
input='衣服的质量杠杠的，很漂亮，不枉我等了这么久啊，喜欢，以后还来这里买')
print(resp)
if __name__ == '__main__':
embed_with_str()
调用输出
{
"status_code": 200,
"request_id": "617b3670-6f9e-9f47-ad57-997ed8aeba6a",
"code": "",
"message": "",
"output": {
"embeddings": [
{
"embedding": [
0.09393704682588577,
2.4155092239379883,
-1.8923076391220093,
.,
.,
.
],
"text_index": 0
}
]
},
"usage": {
"total_tokens": 23
}
}在返回中embedding字段中的内容就是一条向量。
[
0.09393704682588577,
2.4155092239379883,
-1.8923076391220093,
.,
.,
.
]什么是向量维度和向量数据类型
从上文中可以看出，向量实际上是一串数字的组合，也就是一个数组，这个数组代表了这段文本的特征。向量的维度即为这个数组中元素的个数，例如，这个数组中有100个元素，那么向量就是100维的。仍以DashScope上为例，返回的向量中都有1536个元素，则向量的维度为1536维，且返回的向量维度是不变的。从的说明文档中也可以查看向量的维度，如下表所示。
|
模型中文名 |
模型英文名 |
向量维度 |
单次请求文本最大行数 |
单行最大输入字符长度 |
支持语种 |
|
通用文本向量 |
text-embedding-v1 |
1536 |
25 |
2048 |
中文、英语、西班牙语、法语、葡萄牙语、印尼语。 |
而向量的数据类型指的是向量数组中元素的数据类型。还是以DashScope上为例，返回向量的元素均为Float型，则向量的数据类型为Float型。换言之，如果向量为[1,2,3,4]，向量中的元素都为整数型，那么这个向量则为4维的INT型向量。
说明
向量的维度和数据类型，取决于您使用的Embedding的模型，不同的Embedding模型，向量的维度和数据类型可能也是不一样的。
什么是向量的距离度量方式
上文中讲到向量实际上是一个数组，那么向量与向量之间的相似性，通常使用向量之间的距离这个参数来衡量。向量检索服务（DashVector）支持三种典型的距离度量方式。
余弦距离 Cosine
余弦相似度是指两个向量之间的夹角余弦值，它的计算公式为：
其中，A 和 B 分别表示两个向量，n 表示向量的维度，· 表示向量的点积，||A||，||B||分别表示两个向量的模长。
而在DashVector中使用余弦距离来表示相似度，余弦距离=1-余弦相似度，所以余弦距离取值范围为[0, 2]，越接近 0 表示越相似，越接近 2 表示越不相似。余弦距离度量的计算公式如下：
欧式距离 Euclidean
欧几里得距离是指两个向量之间的距离，欧式距离越小，表示两个向量越相似，它的计算公式为：
其中， A 和 B 分别表示两个向量，n 表示向量的维度。
点积 DotProduct
向量的点积相似度是指两个向量之间的点积值，也称内积。点积（内积）结果越大，代表越相似，它的计算公式为：
其中，A 和 B 分别表示两个向量，n 表示向量的维度。
常见模型及向量参数设置参考
|
模型名称 |
向量维度 |
向量数据类型 |
距离度量方式（建议） |
|
|
1536 |
Float(32) |
Cosine |
|
|
1536 |
Float(32) |
Cosine |
|
OpenAI 文本向量 |
1536 |
Float(32) |
Cosine |
在创建Collection时，可根据您使用的模型，选择对应的参数。
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