向量检索服务：什么是向量

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上的通用文本向量模型为例，通过输入一段文本，通用文本向量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”

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上的通用文本向量为例，通用文本向量返回的向量中都有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。从通用文本向量的说明文档中也可以查看向量的维度，如下表所示。

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上通用文本向量为例，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。

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

在创建Collection时，可根据您使用的模型，选择对应的参数。