벡터 검색 설명기 - Free Online Tool | PivaBox

벡터 의미 검색의 대화형 시각화 — 단어가 2D 공간에 어떻게 매핑되는지 보고 코사인 유사도로 최근접 이웃을 찾으세요

벡터 검색 설명기 사용 방법

1. 검색창에 단어를 입력하고(예: "dog", "car", "happy") 검색을 클릭하세요
2. 2D 산점도가 쿼리 단어를 별표로 강조 표시하고 벡터 거리 기준 최근접 이웃 3개까지 선을 그립니다
3. 코사인 유사도 점수와 단계별 설명을 읽고 벡터 검색이 의미적 유사성으로 결과를 순위 매기는 방식을 이해하세요

Frequently Asked Questions

벡터 검색 설명기는 무료인가요?

네, PivaBox 벡터 검색 설명기는 완전히 무료로 사용할 수 있습니다. 모든 계산과 시각화는 브라우저에서 로컬로 실행됩니다.

코사인 유사도란 무엇인가요?

코사인 유사도는 두 벡터 사이 각도의 코사인을 측정합니다. -1(완전히 반대)에서 1(동일한 방향)까지 범위입니다. 벡터 검색에서 이는 두 텍스트가 의미적으로 얼마나 유사한지 알려줍니다 — 코사인 유사도가 높을수록 의미가 더 유사합니다.

이것들이 실제 임베딩인가요?

아니요 — 단어 위치는 의미적 클러스터링(동물은 동물 근처, 차량은 차량 근처 등)을 설명하기 위한 교육 목적으로 미리 배치되었습니다. 실제 임베딩은 신경망 모델에 의해 생성된 수백 또는 수천 차원이 될 것입니다.