AI Sözlük
Similarity (Benzerlik) Nedir?
Vektör benzerliği, iki temsili sayısal olarak karşılaştırır; yüksek skor genelde daha yakın anlam varsayımına işaret eder.
Tanım
Similarity (benzerlik), embedding uzayında “ne kadar yakın?” sorusunun cevabıdır. En yaygın ölçü kosinüs benzerliğidir; iç çarpım ve Öklid mesafesi de kullanılır. RAG’te sorgu vektörü ile belge vektörleri sıralanır. Yüksek benzerlik “aynı doğru” demek değildir; yüzeysel benzerlik veya klişe kalıplar da skoru şişirebilir. Eşik değerleri domain’e göre ayarlanmalı, reranker ile ikinci tur doğrulama sıkça faydalıdır.
Normalize vektörlerde kosinüs ve iç çarpım ilişkili hale gelir; implementasyonda buna dikkat edin.
Eval olmadan benzerlik eşiği seçmek, ya gürültülü retrieval ya da boş sonuç üretir.
Sık sorulanlar
Kosinüs 0.8 iyi midir?
Modele ve domain’e göre değişir. Mutlak eşik yoktur; veri setinizde kalibre edin.
Reranker nedir?
İlk retrieval adaylarını daha pahalı ama daha isabetli bir modelle yeniden sıralayan katmandır.